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如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供重要见解，从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。

数据集：数据集包含76个属性，但建议我们只使用其中的14个进行分析。在本文中，使用一个合并的数据集构建分类器，并使用交叉验证技术进行性能评估。

特征：

1. Age：年龄（以年为单位）。

2. Gender：性别，1表示男性，0表示女性。

3. Cp：胸痛类型，取值1：典型心绞痛，取值2：非典型心绞痛，取值3：非心绞痛疼痛，取值4：无症状。

4. Trestbps：静息血压（以毫米汞柱为单位）。

5. Chol：血清胆固醇（以毫克/分升为单位）。

6. Fbs：空腹血糖 > 120 mg/dl，1表示真，0表示假。

7. Restecg：静息心电图结果，取值0：正常，取值1：ST-T波异常，取值2：根据Estes标准显示可能或明确的左室肥厚。

8. Thalach：达到的最高心率（每分钟心跳数）。

9. Exang：运动诱发心绞痛，1表示是，0表示否。

10. Oldpeak：相对于休息引起的ST段压低。

11. Slope：峰值运动ST段的斜率，取值1：上坡，取值2：平坦，取值3：下坡。

12. Ca：血管数量（0-3）。

13. Thal：3 = 正常；6 = 固定缺陷；7 = 可逆性缺陷。

14. Target：两个类别，因此是一个二分类问题。

目标：预测一个人是否患有心脏疾病。

读取数据集并检查是否有缺失值

head(heartDiseaseData)

sum(is.na(heartDiseaseData))

## [1] 0

colnames(heartDiseaseData)[1]<-"age"
str(heartDiseaseData)

数据预处理

heartDiseaseData$cp<-as.factor(heartDiseaseData$cp)
levels(heartDiseaseData$cp)[levels(heartDiseaseData$cp)==0] <- "Chest Pain Type 0"
levels(heartDiseaseData$cp)[levels(heartDiseaseData$cp)==1] <- "Chest Pain Type 1"
levels(heartDiseaseData$cp)[levels(heartDiseaseData$cp)==2] <- "Chest Pain Type 2"
levels(heartDiseaseData$cp)[levels(heartDiseaseData$cp)==3] <- "Chest Pain Type 3"
...

检查缺失值

sum(is.na(heartDiseaseData))

## [1] 0

数据摘要

summary(heartDiseaseData)

健康人和心脏病患者的观测总数。

ggplot(heartDiseaseData,aes(t...

女性心脏病的发病率高于男性

ggplot(heartDiseaseData,aes(target, fill=target)) +
...

可以观察到，健康人和患有心脏病的人的 Rest ECG 分布没有明显差异。

ggplot(heartDiseaseData,aes(trestbps, fill=target)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..),breaks=seq(90, 200, by=10), ...

可以观察到心脏病在各个年龄段均匀分布。此外，患者的中位年龄为56岁，最年轻和最年长的患者分别为29岁和77岁。可以从图表中观察到，患有心脏病的人的中位年龄小于健康人。此外，患心脏病的患者的分布略微倾斜。因此，我们可以将年龄作为一个预测特征。

ggplot(heartDiseaseData,aes(age, fill=target)) + ...

ggplot(heartDiseaseData,aes(x=target, y=age, fill=target)) + 
...

此外，患有心脏病的人通常具有比健康人更高的最高心率。

ggplot(heartDiseaseData,aes(thalach, fill=target)) +
...
  ggtitle("Max Heart Rate Histogram")

此外，可以观察到大多数患有心脏病的人其血清胆固醇在200-300 mg/dl范围内。

ggplot(heartDiseaseData,aes(chol, fill=target)) +
 ...

大多数心脏病患者的ST段压低为0.1。

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R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

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01

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03

04

ggplot(heartDiseaseData,aes(oldpeak, fill=target)) +
  geom_histogram(aes(y=..density..),breaks=seq(0, 7, by=0.1), ...

大多数拥有0个主要血管的人患有心脏病。

ggplot(heartDiseaseData,aes(ca, fill=target)) +
  geom_histogram(aes(y=..density..),breaks=seq(0, 5, by=1), ...

大多数患有心脏病的人胸痛类型为1或2。

ggplot(heartDiseaseData,aes(target, fill=target)) +
...

空腹血糖没有明显差异。

ggplot(heartDiseaseData,aes(target, fill=target)) +
...

拥有静息心电图异常类型1的人患心脏病的可能性较高。

ggplot(heartDiseaseData,aes(target, fill=target)) +
...

没有运动诱发性心绞痛的人患心脏病的可能性较高。

ggplot(heartDiseaseData,aes(target, fill=target)) +
...
  scale_fill_manual(values=c("#97BE11","#DC1E0B"))

具有最高斜率2的人患心脏病的可能性更高

R
ggplot(heartDiseaseData, aes(target, fill=target)) +
...
  scale_fill_manual(values=c("#97BE11", "#DC1E0B"))

具有固定缺陷地中海贫血的人患心脏病的可能性更高

R
ggplot(heartDiseaseData,aes(target, fill=target)) +
...
  scale_fill_manual(values=c("#97BE11","#DC1E0B"))

可以观察到仅有少数参数，如胸痛类型、性别、运动诱发心绞痛、血管数量和ST段压低，对结果有显著影响。因此，可以舍弃其他参数。

R
log <- glm(...

显著特征的总结

R
d <- heartDiseaseDa...

逻辑回归

R
log <- glm(...=binomial)
summary(log)

R
log.df <- tidy...

观察表明，如果个体患有2型或3型胸痛，患心脏病的可能性更高。随着血管数量、运动诱发心绞痛、ST段压低和男性性别数值的增加，患心脏病的可能性较低。

R
log.df %>%
  mutate(term=reorder(term,estimate)) %>%
...
  geom_hline(yintercept=0) +
  coord_flip()

随着ST段压低值的增加，患心脏病的可能性降低。随着血管数量的增加，女性患心脏病的可能性降低，而男性的可能性增加。

逻辑回归

R
data <- d
set.seed(1237)
train <- sample(nrow(data), .8*nrow(data), replace = FALSE)
...

#调整参数
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
      ...
TrainSet$target <- as.factor(TrainSet$target)

R
gbm.ada.1 <- caret::train(target ~ ., 
                    ...
                          metric="ROC")

gbm.ada.1

ST段压低是最重要的特征，其次是胸痛类型2等等。

varImp(gbm.ada.1)

pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet)
....
res<-caret::confusionMatrix(t...

混淆矩阵

ggplot(data = t.df, aes(x = Var2, y = pred, label=Freq)) +
...
  ggtitle("Logistic Regression")

随机森林

gbm.ada.1 <- caret::train(target ~ ., 
                          ...
                                      metric="ROC")

gbm.ada.1

变量重要性

varImp(gbm.ada.1)

pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet)
...
res<-caret::confusionMatrix(t, positive="Heart Disease")
res

混淆矩阵

ggplot(data = t.df, aes(x = Var1, y = pred, label=Freq)) +
 ...
  ggtitle("Random Forest")

绘制决策树

gbmGrid <-  expand.grid(cp=c(0.01))
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
                    ...
                           summaryFunction = twoClassSummary)
d$target<-make.names(d$target)
system.time(gbm.ada.1 <- caret::train(target ~ ., 
                    ...
                                      tuneGrid=gbmGrid))

gbm.ada.1

varImp(gbm.ada.1)

rpart.plot(gbm.ada.1$finalModel,   
    ...
           nn=TRUE)

神经网络

fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
                      ...
                           summaryFunction = twoClassSummary)
gbm.ada.1 <- caret::train(target ~ ., 
                             ...
                                      metric="ROC")

gbm.ada.1

变量重要性

varImp(gbm.ada.1)

pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet)
...
res<-caret::confusionMa...

混淆矩阵

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种表格。它以四个不同的指标来总结模型对样本的分类结果：真阳性（True Positive, TP）、真阴性（True Negative, TN）、假阳性（False Positive, FP）和假阴性（False Negative, FN）。

ggplot(data = t.df, aes(x = Var1, y = pred, label=Freq)) +
...
  ggtitle("Neural Network")

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