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简介
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。
数据准备
来源
该数据集（查看文末了解数据获取方式）来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。它包括超过 4,000 条记录和 15 个属性。
变量
每个属性都是一个潜在的风险因素。有人口、行为和医疗风险因素。
人口统计：
• 性别：男性或女性（标量）
• 年龄：患者年龄；（连续 - 尽管记录的年龄已被截断为整数，但年龄的概念是连续的）
行为
• 当前吸烟者：患者是否是当前吸烟者（标量）
• 每天吸烟数：此人一天内平均吸烟的香烟数量。（可以认为是连续的，因为一个人可以拥有任意数量的香烟，甚至半支香烟。）
• BP Meds：患者是否服用降压药（标量）
•中风：患者之前是否有中风（标量）
• Hyp：患者是否患有高血压（标量）
• 糖尿病：患者是否患有糖尿病（标量）
• Tot Chol：总胆固醇水平（连续）
• Sys BP：收缩压（连续）
• Dia BP：舒张压（连续）
• BMI：体重指数（连续）
• 心率：心率（连续 - 在医学研究中，心率等变量虽然实际上是离散的，但由于存在大量可能值而被认为是连续的。）
• 葡萄糖：葡萄糖水平（连续）
预测变量（目标）
• 10 年患冠心病 CHD 的风险（二元：“1”表示“是”，“0”表示“否”）
心脏病预测
# 获取数据 rdaa <- read.csv（路径）
# 这边可以考虑增加变量收缩压与舒张压之差、描述收缩压、舒张压与高血压等级的变量 # 看数据结构 str(ata)
# 考虑增加变量bplevel raw_data <- sqldf # 对变量类别进行区分 ra_da <- map str(ra_da )
数据预处理
查看和处理缺失值
# 这里我们使用mice包进行缺失值处理 aggr
matplot
由上图可以看出，除了glucose变量，其它变量的缺失比例都低于5%，而glucose变量缺失率超过了10%。对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值，直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值，
# 处理glucose列 lee_a <- subset & !is.na & !is.na & !is.na & !is.na & !is.na # 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略 gcog = glm(lcse ~ .) smry(glseg)
填充，排除不重要的变量。至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。
mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE) #查看填充结果 smr(mc_od)
# 查看原始数据和插补后的数据分布情况 epot(mi_md)
sipt(mcod, pch=12)
# 填充数据 mi_t <- complete fir_aa$loe <- miout$guose sum(is.na(flda))
逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|数据分享-2
