Python 人工智能实战：智能健康医疗
1.背景介绍
随着人类社会迅速发展以及经济迅速发展等相关产业快速进步，在当下全球范围内, 健康保障水平仍是一个亟待解决的关键问题。过去几十年间, 医疗卫生领域已成为国际经贸往来, 科技创新前沿, 人口迁移和产业升级等多方面趋势的重要推动力之一, 特别是数字技术推动下的信息化进程及其对医疗卫生事业的作用不可忽视。与此同时, 传统医疗卫生服务模式和制度在一定程度上已难以满足人们对医疗服务日益增长的需求。因此, 如何借助互联网技术优化医疗资源配置效率并降低成本, 并根据人们日益增长的医疗需求精准匹配合适的医疗机构提供治疗方案, 是当下医疗卫生行业面临的一项重要课题。
面对当前医疗卫生领域的重大挑战, 随着人工智能技术在全球范围内掀起的浪潮而来, 越来越多的人开始关注这一新兴领域, 而机器学习技术则在医疗卫生领域推动了人工智能的发展。基于此, 在这一领域内, 一些小型企业和个体通过开发应用程序或机器人等手段提供定制化医疗服务。从从业人员的角度来看, 掌握数据分析、处理及建模的技术变得至关重要。本文旨在介绍如何运用Python语言构建一个基础性分类模型, 用于对患者的病情进行初步诊断
2.核心概念与联系
首先，让我们回顾一下基本的机器学习模型和术语。我们先介绍一些概念：
（1）机器学习模型
机器学习算法（machine learning algorithm）即为基于现有数据集进行训练，并构建用于预测和分类的数据框架。主流的机器学习算法主要包括以下几种：
- 有监督学习（Supervised Learning）：包括分类和回归两种类型。
-
分类问题是通过给定输入数据来判断输出数据对应的具体类别或标签的一种任务。
- 例如常见应用场景包括垃圾邮件过滤、手写数字识别系统以及图像分类技术等。
-
回归问题是利用输入数据来估计或预测其连续数值的一种方法。
- 例如房价预测模型以及用于分析股票价格波动的技术等。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：包括聚类、降维、密度估计等类型。
-
聚类：将数据集划分为若干类别，并确保这些类别内部的数据尽可能相似。如K-Means算法所示。
-
降维：通过特定技术将特征空间进行降维处理，并有助于简化复杂的数据结构并提升可解释性。如PCA方法所展示。
- 半监督学习（Semi-supervised Learning）：其主要包含人造标签（数量有限时）与软标签（准确性不高时）两种类型。
（2）数据集（Dataset）
一般而言，在机器学习中所使用的data set被称为data set。这些data set既可以是有标签的(labeled)，也可以是无标签的(unlabeled)。带标签的data set则表示输入样本与对应的目标变量之间的明确关联。而无标签的data set则仅包含输入样本。一般来说，在实际应用中会将一个完整的data set分割成三个子集：training (training)用于模型训练、validation (validation)用于评估模型性能以及test (test)用于最终评估模型效果。
（3）特征（Feature）
属性（attribute）指的是原始数据经过预处理后得到的一组信息。通常情况下，“清洗”和“转换”是常见的预处理步骤。
在数学上，“属性矩阵”被定义为一个二维数组结构。
其中，“属性向量”是由大量属性值组成的矢量。
这个矩阵中的每一行都对应一个具体的样本及其所有属性信息。
（4）标签（Label）
标识符（label）是为每个提供的输入样本数据所赋予的具体目标输出结果的一种表示方式。它用于评估模型对输入样本数据进行分类或预测的效果。
（5）样本（Sample）
数据实例（data instance）构成数据的基本单元。在机器学习模型中，每个案例都对应一条输入数据记录（input data record），而每个案例的属性则描述了该案例的关键信息。
这些术语有助于我们掌握机器学习的基础知识。在下面的内容中阐述分类模型的核心组成部分。
（1）逻辑回归（Logistic Regression）
该方法（Logistic Regression）在机器学习领域中被广泛应用于解决分类问题，并被认为是基础性的学习算法之一。其本质上属于线性模型，在处理二元分类任务时表现出色。该模型假设输入特征与目标变量之间服从S型曲线关系，并通过这种非线性变换实现对类别的预测。具体而言，则表示为：
z 是输入变量的加权和。
假设我们的输入只有一个特征，即 x_1 ，那么Sigmoid函数的形式就如下所示:
上述公式可以用线性代数的形式表述为:
\hat{y} 代表概率，并且 \sigma(\cdot) 即 Sigmoid 函数。我们可以通过系统地采用梯度下降法来确定参数 w_0 和 w_1 的具体数值以实现对训练数据的最优拟合。
（2）K近邻（KNN）
K近邻（KNN）是一种简洁而高效的非监督学习模型。其核心理念在于识别与现有样本距离最近的k个数据点。接着将这k个数据点分别归类，并统计各类别出现频率最高的那个类别即被确定为该未知样本所属类别。它的具体过程如下：
-
计算距离：对于每个待预测样本，求出与已知样本之间的距离。
-
排序：将所有待预测样本按照上一步计算出的距离进行从小到大的排序。
-
取K个最近邻：选取与待预测样本距离最小的K个样本作为K近邻样本。
-
投票决定类别：对于K近邻样本，通过投票的方法决定待预测样本的类别。
（3）决策树（Decision Tree）
决策树（Decision Tree）是一种以层次分明的结构划分不同特征并通过特定条件标识各子节点的分析工具。该方法能够直观展示数据的决策路径并递归构建模型的具体流程如下
确定最佳划分特征：基于信息增益率、信息增益比以及基尼指数等指标进行评估
-
生成决策树：根据最优划分属性生成相应的子节点。
-
剪枝：如果继续划分下去无法改善模型效果，则停止划分。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
在这里, 我将深入讲解分类模型的基本原理, 并演示如何借助Python构建一个简单的分类模型, 旨在帮助大家理解并学会对患者病情进行初步诊断. 接下来, 我们将详细分析病症分类模型的工作流程图: 通过学习这个流程图, 大家能够更好地掌握其工作原理.
在该模型中设计了三个核心输入变量：具体来说是年龄、体重和胆固醇这三个指标。其中年龄和体重属于连续型变量而胆固醇则是离散型变量。在第一阶段我们系统地收集了病人的详细病例资料包括他们的年龄体重以及胆固醇水平作为训练数据集的基础库。随后进入第二阶段运用逻辑回归算法或者K近邻分类方法对这一数据集进行深入建模从而确定模型参数 b_0 和 b_1 。最后第三阶段则通过建立完整的预测体系根据新的测量值即未知病人的年龄体重以及胆固醇水平来推断其病情类别具体而言可得出恶性肿瘤良性肿瘤对立反应或无明显异常四种可能的结果
（1）训练数据集
基于Pima Indians Diabetes Dataset的数据集进行分类模型的训练。该数据集在监督学习领域中具有重要地位，并包含来自200多位患者的医疗数据信息。该集合共有768组样本，在每个样本中都测量了包括年龄、性别、体重等生理参数在内的各项指标；其中一项特别值得注意的是糖尿病标志物的存在与否情况；最后一个是患者的死亡记录。
import pandas as pd
from sklearn import linear_model, neighbors, tree
# Load data into dataframe
df = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')
print(df.head())
# Split data into features and labels
X = df[['Age', 'BMI']] # Features
y = df['Class'] # Label
# Define models for classification
logreg = linear_model.LogisticRegression()
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
dtree = tree.DecisionTreeClassifier()
models = [logreg, knn, dtree]
names = ['Logistic Regression', 'KNN', 'Decision Tree']
# Train each model on the training set
for name, model in zip(names, models):
model.fit(X, y)
代码解读（2）测试数据集
在现实应用场景中, 我们必须依赖现有的训练样本库来进行预测. 因此, 我们能够通过随机采样方法从训练数据库中提取一定比例的样本作为评估集合.
# Randomly split remaining data into test and train sets
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
# Evaluate each model on the testing set
accuracy = []
precision = []
recall = []
f1score = []
for name, model in zip(names, models):
accu = round(model.score(X_test, y_test), 4)
prec = precision_score(y_test, model.predict(X_test))
rec = recall_score(y_test, model.predict(X_test))
f1sc = f1_score(y_test, model.predict(X_test))
accuracy.append(accu)
precision.append(prec)
recall.append(rec)
f1score.append(f1sc)
print("Accuracy of %s Model: %.2f%%" %(name, accu))
print("Precision of %s Model: %.2f%%" %(name, prec*100))
print("Recall of %s Model: %.2f%%" %(name, rec*100))
print("F1 Score of %s Model: %.2f%%" %(name, f1sc*100))
print('-'*50+'\n')
代码解读（3）算法实现细节
具体实现的时候，我只会介绍几个关键步骤，其他细节大家自己去研究吧！
（3.1）计算距离
衡量两个对象之间相似性的手段被称为距离，在多元数据分析中常被采用。
在我们的分类模型中采用多种计算手段来衡量不同对象间的差异性。
就如年龄与体重这类连续型数据而言，
我们可以应用欧氏空间中的测度，
而就如胆固醇这类离散型数据而言，
则更适合应用余弦相似度。
def distance(point1, point2, distancetype='euclid'):
if distancetype == 'euclid':
return ((point1[0]-point2[0])**2+(point1[1]-point2[1])**2)**0.5
elif distancetype =='manhattan':
return abs(point1[0]-point2[0])+abs(point1[1]-point2[1])
else:
pass
代码解读（3.2）K近邻算法
该算法基于无监督学习方法构建数据模型，在识别新样本时通过计算其与训练集样本的距离来进行分类预测。具体而言, 该算法就是通过计算距离来确定未知样本与训练集中最接近的k个样本特征, 并依据这些特征进一步推断出其所属类别。
-
计算距离：对于每个待预测样本，求出与已知样本之间的距离。
-
排序：将所有待预测样本按照上一步计算出的距离进行从小到大的排序。
-
取K个最近邻：选取与待预测样本距离最小的K个样本作为K近邻样本。
-
投票决定类别：对于K近邻样本，通过投票的方法决定待预测样本的类别。
def KNN(trainingData, testData, k=3, distancetype='euclid'):
predictions = []
for i in range(len(testData)):
distances = {}
for j in range(len(trainingData)):
dist = distance(testData[i], trainingData[j], distancetype)
distances[str(trainingData[j])] = dist
sortedDistances = dict(sorted(distances.items(), key=lambda item:item[1]))[:k]
classVotes = {}
for vote in sortedDistances:
voteType = trainingData[[vote]]
if voteType[0][1] in classVotes:
classVotes[voteType[0][1]] += 1
else:
classVotes[voteType[0][1]] = 1
sortedVotes = list(dict(sorted(classVotes.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True)).keys())[0]
predictions.append(sortedVotes)
return predictions
代码解读（3.3）决策树算法
决策树模型（Decision Tree）是一种利用树状结构的学习方法，其主要通过直观展示数据的决策过程。该模型将各个特征划分为子节点，并且每个子节点对应一种特定条件，在递归过程中逐步构建层次结构。具体步骤如下：
确定最佳划分特征：基于信息增益、信息增益比率以及基尼指数等指标，确定最佳的划分特征。
-
生成决策树：根据最优划分属性生成相应的子节点。
-
剪枝：如果继续划分下去无法改善模型效果，则停止划分。
def decisionTree(data, featureNames=[], targetName='', maxDepth=None, minSamplesSplit=2, minSamplesLeaf=1, criterion='gini'):
root = Node(None)
bestGain = 0
bestAttribute = None
if not featureNames:
featureNames = data.columns[:-1].tolist()
if not targetName:
targetName = data.columns[-1]
gain, att = evaluateSplitCriterion(data, featureNames, targetName, criterion)
if gain > bestGain:
bestGain = gain
bestAttribute = att
if bestGain < minImpurityDecrease or len(set(data[targetName])) <= 1:
leafValue, counts = mode(data[targetName])
node = LeafNode(leafValue, counts)
else:
node = Node(bestAttribute)
subsets = generateSubsets(data, featureNames, bestAttribute)
for subset in subsets:
child = decisionTree(subset, copy.deepcopy(featureNames)-set([bestAttribute]), targetName,
maxDepth, minSamplesSplit, minSamplesLeaf, criterion)
node.children.append(child)
if isinstance(node, BranchNode):
p = float(counts)/float(sum(counts))
impurity = calculateImpurity(node.childrenCounts, sum(counts))
delta = gain - bestGain
alpha = math.sqrt((math.log(N)+1)*(-delta)/(N*minSamplesSplit**(2)))
if alpha >= 1:
alpha = 1
if np.random.uniform(0,1)<alpha:
parentVal, parentCount = updateParent(parentVal, parentCount, child.value, child.counts)
return node
代码解读