一、设计要求
设计需求文档
项目概述
本项目旨在分析心理健康相关数据集，通过可视化分析和机器学习模型，识别影响心理健康治疗的关键因素，并构建一个预约管理系统，以便为用户提供心理健康服务。
目标
- 通过数据可视化展示心理健康数据中的关键关系。
- 构建和评估逻辑回归模型，以预测用户是否需要心理健康治疗。
- 设计一个预约管理系统，以便用户可以预约心理健康服务。
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二、模型创建
以下是针对每个代码块的详细文字描述，帮助理解每个步骤的目的和实现过程。
1. 数据预处理
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 读取数据 df = pd.read_csv('Mental Health Dataset.csv') # 数据清洗：去除缺失值 df = df.dropna() # 分类变量转换为数值 label_encoder = LabelEncoder() # 略.. 至少10行代码 # 略.. 至少10行代码 # 略.. 至少10行代码
描述:
这一部分代码的主要目的是对数据进行预处理。首先，通过pd.read_csv读取心理健康数据集。接着，使用dropna()方法去除包含缺失值的行，以确保模型训练的数据完整性。然后，通过LabelEncoder将所有分类变量（如性别、国家、职业等）转换为数值型数据，这样可以保证模型能够正确处理这些特征。
2. 特征选择
# 移除不必要的列 df = df.drop(columns=['Timestamp', 'Days_Indoors']) # 检查是否有非数值列 for column in df.columns: if df[column].dtype == object: # 略.. 至少10行代码 # 略.. 至少10行代码 # 略.. 至少10行代码
描述:
在特征选择阶段，代码移除了不必要的列，例如时间戳（Timestamp）和室内活动天数（Days_Indoors），因为这些特征对模型的预测没有直接影响。接下来，代码循环检查数据框中的每一列，确认是否还有非数值型数据，确保所有特征都是数值型，这样模型才能正确处理。
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3. 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split # 特征和标签 X = df.drop('treatment', axis=1) y = df['treatment'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
描述:
这一部分代码首先将数据集中的特征和标签分开。特征变量（X）包含除treatment外的所有列，而标签变量（y）是目标变量treatment。接着，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集（70%）和测试集（30%），这使得模型可以在一部分数据上进行训练，并在另一部分数据上进行评估，以测试其泛化能力。
4. 选择模型与训练
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 训练模型 # 略..至少10行代码 # 略.. 至少10行代码 # 略.. 至少10行代码 model.fit(X_train, y_train)
描述:
在这一部分中，逻辑回归模型被选为分类算法。使用LogisticRegression类创建模型实例，并设置最大迭代次数为1000，以确保模型有足够的时间收敛。然后，使用训练集（X_train和y_train）对模型进行拟合，使其学习特征与标签之间的关系。
5. 预测与评估
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 预测 # 略.. 至少10行代码 # 略.. 至少10行代码 # 略.. 至少10行代码 # 评估模型 print(classification_report(y_test, y_pred))
Appointment(Alice, Dr. Smith, Single, 30) Appointment(Bob, Dr. Smith,
Repeat, 45) Appointment(Charlie, Dr. Johnson, Emergency, 60) Column
treatment is non-numeric and needs to be converted or dropped
precision recall f1-score support
No 0.71 0.68 0.70 42726
Yes 0.70 0.72 0.71 43423
| accuracy | - | - | 0.70 | 86149 |
| macro avg | 0.70 | 0.70 | 0.70 | 86149 |
| weighted avg | 0.70 | 0.70 | 0.70 | 86149 |
# 绘制混淆矩阵 conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) sns.heatmap(conf_mat, annot=True, fmt='d') plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('Actual') plt.show()
描述:
在预测与评估阶段，首先使用训练好的模型对测试集进行预测，生成预测结果y_pred。接下来，利用classification_report函数输出模型的性能指标，包括准确率、召回率和F1-score等，从多个维度评估模型的分类效果。然后，通过confusion_matrix生成混淆矩阵，并使用seaborn绘制热图，直观展示模型在正类和负类上的预测效果，以便分析模型的强项与弱点。
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这些代码块展示了从数据预处理到模型训练及评估的完整流程，确保每个步骤都为最终的模型构建提供了基础。通过逻辑回归模型的训练与评估，项目能够为心理健康治疗提供数据支持与决策依据，并进一步分析心理健康影响因素。
三、可视化分析
可视化是数据分析中的重要步骤，它可以帮助我们更直观地理解数据中的模式和关系。在本项目中，针对心理健康数据集的可视化分析有以下几个方面的意义：
1. 性别与心理健康治疗的关系
- 分析意义
- 饼状图展示了不同性别患者接受心理健康治疗的比例，帮助我们识别性别在心理健康治疗中的角色。
- 通过这种可视化，我们可以分析是否存在性别偏见，了解男性与女性在心理健康问题上的处理差异。
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2. 家庭精神健康史与治疗的关系
- 分析意义:
- 通过柱状图展示有无家庭精神健康史的患者接受治疗的数量，可以揭示家庭背景对个人心理健康的影响。
- 这种分析有助于识别潜在的高风险群体，以便在政策制定和干预措施上给予更多关注。
3. 室内活动时间与压力水平的关系
- 折线图展示每周室内活动天数与平均压力水平之间的关系，能帮助我们了解环境对心理健康的影响。
- 该可视化结果能够为改善生活方式和促进心理健康提供实证依据，建议增加户外活动以降低压力水平。
4. 职业类型与社交互动困难的关系
- 分析意义:
- 散点图展示不同职业患者的社交互动困难的平均水平，有助于分析职业对社交能力和心理健康的影响。
- 这项分析可以为企业在员工心理健康支持和社交能力培训方面提供参考，帮助改善职场氛围。
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5. 性别、国家和职业分布
分析意义:
- 通过柱状图展示性别、国家和职业的分布情况，我们能够识别样本的多样性和代表性。
- 此分析有助于理解不同文化和社会背景下的心理健康状况，为跨国或跨文化的心理健康研究提供基础。
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6. 压力感受分布
- 分析意义:
- 通过柱状图展示不同压力水平患者的分布，能够明确压力感受在不同群体中的普遍性和差异。
- 这一分析结果可用于制定针对性的心理健康干预措施，帮助不同群体有效应对压力。
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