【实战演练】Python医疗数据分析与可视化实战案例

# 2.1 数据预处理和特征工程

数据预处理和特征工程是医疗数据分析中至关重要的步骤，可以提高机器学习模型的性能和准确性。

### 2.1.1 数据清洗和转换

数据清洗涉及识别和处理数据中的错误、缺失值和异常值。常见的数据清洗技术包括：

- 缺失值处理：使用均值、中位数或众数填充缺失值，或删除包含大量缺失值的记录。
- 异常值处理：识别和删除或替换异常值，以避免对模型造成偏差。
- 数据类型转换：将数据转换为适当的数据类型，例如将文本转换为类别或数字。

# 2. Python医疗数据分析技术

### 2.1 数据预处理和特征工程

#### 2.1.1 数据清洗和转换

医疗数据通常包含缺失值、异常值和不一致性。数据清洗和转换是数据预处理的关键步骤，旨在将原始数据转换为适合建模和分析的格式。

**缺失值处理：**

* **删除法：**删除包含缺失值的样本或特征。
* **插补法：**使用平均值、中位数或众数等统计方法填充缺失值。
* **机器学习方法：**使用机器学习算法预测缺失值。

**异常值处理：**

* **删除法：**删除异常值。
* **替换法：**用平均值或中位数等统计量替换异常值。
* **转换法：**将异常值转换为正态分布或其他期望分布。

**数据转换：**

* **标准化：**将数据转换为均值为0、标准差为1的正态分布。
* **归一化：**将数据转换为0到1之间的范围。
* **独热编码：**将分类变量转换为二进制变量。

#### 2.1.2 特征选择和降维

特征选择和降维是减少数据维度和提高模型性能的重要技术。

**特征选择：**

* **过滤法：**基于统计度量（如相关性、信息增益）选择特征。
* **包裹法：**使用机器学习算法选择特征子集。
* **嵌入法：**在模型训练过程中选择特征。

**降维：**

* **主成分分析（PCA）：**将数据投影到低维子空间，保留最大方差。
* **奇异值分解（SVD）：**类似于PCA，但适用于非正交数据。
* **线性判别分析（LDA）：**将数据投影到低维子空间，最大化类间方差。

### 2.2 机器学习模型构建与评估

#### 2.2.1 常用机器学习算法

医疗数据分析中常用的机器学习算法包括：

* **监督学习：**
* **回归：**预测连续变量（如疾病风险）。
* **分类：**预测离散变量（如疾病诊断）。
* **非监督学习：**
* **聚类：**将数据点分组到相似组。
* **异常检测：**识别异常数据点。

#### 2.2.2 模型评估和选择

模型评估是选择最佳模型并评估其性能的关键步骤。常用的评估指标包括：

* **回归：**均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R2）。
* **分类：**准确率、召回率、F1分数。

模型选择涉及比较不同模型的性能并选择最适合特定任务的模型。常用的模型选择方法包括：

* **交叉验证：**将数据分成训练集和测试集，多次训练和评估模型。
* **网格搜索：**优化模型超参数，以提高性