Caso 8. Regresión Logística Binaria. Predicciones de daño corazón. Python
Rubén Pizarro Gurrola
2022-11-11
1 Objetivo
Implementar el modelo de regresión logística binaria con datos relacionados a una condición de salud de las personas para predecir anomalías de corazón y evaluar la exactitud del modelo mediante la matriz de confusión.
2 Descripción
Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/datos/heart_2020_cleaned.csv
Los datos están relacionados con aspectos médicos y son valores numéricos de varias variables que caracterizan el estado de salud de 319,795 personas.
Se pretende construir un modelo utilizando algoritmos supervisados para resolver la tarea de clasificación binaria e identificar si una persona padece del corazón o no.
Se construyen datos de entrenamiento y validación al 80% y 20% cada uno.
Se desarrollan los modelos de:
Regresión Logística binaria
Árbol de Clasificación tipo class
K Means
SVM Lineal
SVM Polinomial
SVM Radial
Los modelo se aceptan si tienen un valor de exactitud (“Accuracy”) por encima del 70%..
El modelo se construye con funciones de librerías de python
3 Fundamento teórico
La regresión logística ofrece solución para clasificar y para predecir valores lógicos, es decir con un valor etiquetado tal vez 0 o 1; bueno o malo, alto o bajo, entre otras etiquetas que distingan una polaridad o significado dicotómico, o un valor u otro.
Para predicciones el modelo de regresión logística binaria encuentra la probabilidad de ocurrencia de un evento determinado y dicha probabilidad se hallará siempre dentro del rango.
Cuando la variable respuesta posee dos categorías, entonces se estará delante de una regresión logística binaria.
En cambio, si la variable respuesta posee más de dos categorías, se usará la regresión logística multinomial .
El resultado real de muchos algoritmos de clasificación binaria es una puntuación de predicción en términos de probabilidad. La probabilidad indica la posible del modelo de que la observación dada pertenezca a la clase positiva.
Para tomar la decisión sobre si la observación debe clasificarse como positiva o negativa, como interpretación de la probabilidad se define el umbral de clasificación o el corte que normalmente es 50% arriba es positiva y 50% abajo es negativa y compara con la puntuación con dicho umbral de la predicción.
Cualquier observación con puntuaciones superiores al umbral se prevé como la clase positiva y las puntuaciones inferiores al umbral se prevén como la clase negativa.(Amazon Mahine Learning, n.d.). (Amazon Mahine Learning, n.d.)
En este caso que se presenta y describe a continuación, se utiliza la regresión logística binomial como parte de los algoritmos supervisados de machine learning.
El modelo requiere una cantidad de variables independientes del modelo \(x_1, x_2 ... x_n\) ó \(\beta_1, \beta_2...\beta_n\).
Se debe identificar la variable dependiente \(Y\) o la variable respuesta de tipo binaria, donde cada componente de 𝑌 se distribuye mediante una distribución de Bernoulli \([ 0 | 1]\).
Se necesitan \(𝑛\) el número de observaciones.
Entonces \(𝑋 = (𝑥_1, … , 𝑥_𝑛)^T\) el conjunto de variable independientes.
Se identifica como \(\theta\) el vector de parámetros asociado al modelo, de forma que \(\theta\in R^{k+1}\) que significa que los valores del vector resultante pertenecen a cada una de las variables.
Sea \(\pi(\theta^T𝑥_𝑖)\) la probabilidad de que \(Y_i\) tome un valor igual a \(1\), entonces su modelo se puede escribir como:
\[ \pi(\theta^Tx_i) = P(Y =1|X=x) = \frac{1}{1+e} \]
Si \(\theta^Tx_i\) los valores ajustados toma valores elevados y positivos, entonces … … se aproximará a 0 y, en consecuencia, el valor de la función anterior será igual a 1. En caso de que \(\theta^Tx_i\) tome valores elevados pero negativos, entonces el valor de la función será \(0\) dado que \(e ^ {\theta^Tx_i}\) tenderá a infinito. (Zang 2020) (Zang 2020).
El valor \(e\) como número irracional y basado en la teoría de logaritmos naturales es el valor constante que se puede obtener en lenguaje R con la función exp(1) igual a r exp(1).
Efectuando la transformación logit a la expresión inicial, se obtiene:
\[ logit(\pi(\theta^Tx_i)) = ln(\frac{\pi(\theta^Tx_i)}{1 - \pi(\theta^Tx_i)}) \]
que significa calcular el logaritmo natural de cada valor de de \(x_i\) para determinar su probabilidad.
4 Desarrollo
4.1 Cargar librerías
Librería nueva que hay que instalar:
py_install(“plotnine”) # desde R es para gráficos ggplot en caso de usarse
py_install(“sidetable”) para tablas de frecuencias se usa en gráficos de barras
# Tratamiento de datos
import pandas as pd
import numpy as np
# Estadísticas
import scipy
from scipy import stats
# Para partir datos entrenamiento y validación
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Modelo de Clasificación
from sklearn import linear_model
from sklearn import model_selection
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Gráficos
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb
# Graficos ggplot similar a R
from plotnine import * # Antes instalar > py_install("plotnine") desde R o Python
# tablas de frecuencias
import sidetable as stb4.2 Cargar datos
Se cargan datos del enlace URL, se observan los primeros y últimos registros del conjunto de datos.
datos = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/datos/heart_2020_cleaned.csv")
datos## HeartDisease BMI Smoking ... Asthma KidneyDisease SkinCancer
## 0 No 16.60 Yes ... Yes No Yes
## 1 No 20.34 No ... No No No
## 2 No 26.58 Yes ... Yes No No
## 3 No 24.21 No ... No No Yes
## 4 No 23.71 No ... No No No
## ... ... ... ... ... ... ... ...
## 319790 Yes 27.41 Yes ... Yes No No
## 319791 No 29.84 Yes ... Yes No No
## 319792 No 24.24 No ... No No No
## 319793 No 32.81 No ... No No No
## 319794 No 46.56 No ... No No No
##
## [319795 rows x 18 columns]4.3 Exploración de datos
Son 319795 observaciones y 18 variables
print("Observaciones y variables: ", datos.shape)## Observaciones y variables: (319795, 18)print("Columnas y tipo de dato")
# datos.columns## Columnas y tipo de datodatos.dtypes## HeartDisease object
## BMI float64
## Smoking object
## AlcoholDrinking object
## Stroke object
## PhysicalHealth float64
## MentalHealth float64
## DiffWalking object
## Sex object
## AgeCategory object
## Race object
## Diabetic object
## PhysicalActivity object
## GenHealth object
## SleepTime float64
## Asthma object
## KidneyDisease object
## SkinCancer object
## dtype: object4.3.1 Visualización de datos
4.3.1.1 ¿Cuántos casos hay de cada clase?
Hay 292422 casos sin daño al corazón y el resto que si tienen daño 27373.
frecuencia = (datos.groupby("HeartDisease").agg(frecuencia=("HeartDisease","count")).reset_index())
frecuencia## HeartDisease frecuencia
## 0 No 292422
## 1 Yes 27373
fig, ax = plt.subplots()
# Colores
bar_labels = ['No', 'Yes']
bar_colors = ['tab:blue', 'tab:red']
#frecuencia['frecuencia'].plot(kind="bar")
ax.bar(frecuencia['HeartDisease'], frecuencia['frecuencia'], label=bar_labels, color=bar_colors)## <BarContainer object of 2 artists>ax.set_ylabel('Frecuencia')
ax.set_title('Daños al Corazón')
ax.legend(title='Daño')
plt.show()
# plt.gcf().clear()
4.3.1.2 Histogramas de datos numéricos
Histograma únicamente de las variables numéricas del conjunto de datos ‘BMI’, ‘PhysicalHealth’, ‘MentalHealth’, ‘SleepTime’.
datos[['BMI', 'PhysicalHealth', 'MentalHealth', 'SleepTime']].hist()## array([[<AxesSubplot:title={'center':'BMI'}>,
## <AxesSubplot:title={'center':'PhysicalHealth'}>],
## [<AxesSubplot:title={'center':'MentalHealth'}>,
## <AxesSubplot:title={'center':'SleepTime'}>]], dtype=object)4.3.1.3 Diagramas de frecuencias de datos categóricos
Diagramas de frecuencias con barras de las variables categóricas: ‘Smoking’, ‘AlcoholDrinking’, ‘Stroke’, …,.
frecuencia = (datos.groupby("Smoking").agg(frecuencia=("Smoking", "count")).reset_index())
fig, ax = plt.subplots()
# Colores
bar_labels = ['No', 'Yes']
bar_colors = ['tab:blue', 'tab:red']
#frecuencia['frecuencia'].plot(kind="bar")
ax.bar(frecuencia['Smoking'], frecuencia['frecuencia'], label=bar_labels, color=bar_colors)## <BarContainer object of 2 artists>ax.set_ylabel('Frecuencia')
ax.set_title('Fumador')
ax.legend(title='Daño')
# plt.show()
# plt.gcf().clear()
4.4 Transformar datos
Crear variable llamada HeartDisease01 que se utilizará en el modelo de Regresión Logística tendrá valores 0 de para ‘No’ daño y 1 para si hay daño (‘Yes’).
datos['HeartDisease01'] = np.where(datos ['HeartDisease']== "Yes", 1, 0)
Quitar la variable HeartDisease que ya tiene variable transformada a HeartDisease01
datos = datos.drop("HeartDisease", axis='columns')Quedaron las columnas:
datos.columns.values## array(['BMI', 'Smoking', 'AlcoholDrinking', 'Stroke', 'PhysicalHealth',
## 'MentalHealth', 'DiffWalking', 'Sex', 'AgeCategory', 'Race',
## 'Diabetic', 'PhysicalActivity', 'GenHealth', 'SleepTime', 'Asthma',
## 'KidneyDisease', 'SkinCancer', 'HeartDisease01'], dtype=object)4.4.1 Las variables de interés
Todas las variables de entrada o variables independientes:
“BMI”: Indice de masa corporal con valores entre 12.02 y 94.85.
“Smoking”: Si la persona es fumadora o no con valores categóritos de ‘Yes’ o ‘No’.
“AlcoholDrinking” : Si consume alcohol o no, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“Stroke”: Si padece alguna anomalía cerebrovascular, apoplejia o algo similar, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“PhysicalHealth” Estado físico en lo general con valores entre 0 y 30.
“MentalHealth”. Estado mental en lo general con valores entre 0 y 30.
“DiffWalking” . Que si se le dificulta caminar o tiene algún padecimiento al caminar, con valores categóritoc de ‘Yes’ o ‘No’.
“Sex”: Género de la persona, con valores de ‘Female’ y ‘Male’ para distinguir al género femenino y masculino respectivamente.
“AgeCategory”: Una clasificación de la edad de la persona de entre 18 y 80 años. La primera categoría con un rango de edad entre 18-24, a partir de 25 con rangos de 5 en 5 hasta la clase de 75-80 y una última categoría mayores de 80 años.
“Race”. Raza u origen de la persona con valores categóricos de ‘American Indian/Alaskan Native’, ’Asian’,’Black’, ’Hispanic’, ’Other’ y’White’.
“Diabetic”. Si padece o ha padecido de diabetes en cuatro condiciones siendo Yes y No para si o no: ‘No’, ‘borderline diabetes’ condición antes de detectarse diabetes tipo 2, ‘Yes’, y ‘Yes (during pregnancy)’ durante embarazo.
“PhysicalActivity” que si realiza actividad física, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“GenHealth”: EStado general de salud de la persona con valores categóricos de ‘Excellent’, ‘Very good’, ‘Good’, ‘Fair’ y ‘Poor’ con significado en español de excelente, muy buena, buena, regular y pobre o deficiente.
“SleepTime”: valor numérico de las horas de sueño u horas que duerme la persona con valores en un rango entre 1 y 24.
“Asthma”: si padece de asma o no, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“KidneyDisease”: si tiene algún padecimiento en los riñones, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“SkinCancer”: si padece algún tipo de cáncer de piel, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
La variable de interés como dependiente o variable de salida es la de daño al corazón (HeartDisease), con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’ , ahora la variable HeartDisease01 con valores ‘1’ o ‘0’.
Nuevamente la descripción de variables y ahora son 319795 observaciones y 18 variables
print("Observaciones y variables: ", datos.shape)## Observaciones y variables: (319795, 18)print("Columnas y tipo de dato")
# datos.columns## Columnas y tipo de datodatos.dtypes## BMI float64
## Smoking object
## AlcoholDrinking object
## Stroke object
## PhysicalHealth float64
## MentalHealth float64
## DiffWalking object
## Sex object
## AgeCategory object
## Race object
## Diabetic object
## PhysicalActivity object
## GenHealth object
## SleepTime float64
## Asthma object
## KidneyDisease object
## SkinCancer object
## HeartDisease01 int32
## dtype: object4.4.2 Construir variables Dummys
Existen variables que son categóricas: ‘Smoking’, ‘AlcoholDrinking’, ‘Stroke’, ‘DiffWalking’, ‘Sex’, ‘AgeCategory’, ‘Race’, ‘Diabetic’, ‘PhysicalActivity’, ‘GenHealth’, ‘Asthma’, ‘KidneyDisease’, ‘SkinCancer’.
Con estas variables, crear variables Dummys y construir un conjunto de datos que incluye las variable dummis.
El método de la librería de Pandas llamado get_dummies() convierte los datos categóricos en variables indicadoras o ficticias.
datos_dummis = pd.get_dummies(datos, drop_first = True)
datos_dummis## BMI PhysicalHealth ... KidneyDisease_Yes SkinCancer_Yes
## 0 16.60 3.0 ... 0 1
## 1 20.34 0.0 ... 0 0
## 2 26.58 20.0 ... 0 0
## 3 24.21 0.0 ... 0 1
## 4 23.71 28.0 ... 0 0
## ... ... ... ... ... ...
## 319790 27.41 7.0 ... 0 0
## 319791 29.84 0.0 ... 0 0
## 319792 24.24 0.0 ... 0 0
## 319793 32.81 0.0 ... 0 0
## 319794 46.56 0.0 ... 0 0
##
## [319795 rows x 38 columns]Así queda el conjunto de datos preparado llamado datos_dummis
datos_dummis.dtypes## BMI float64
## PhysicalHealth float64
## MentalHealth float64
## SleepTime float64
## HeartDisease01 int32
## Smoking_Yes uint8
## AlcoholDrinking_Yes uint8
## Stroke_Yes uint8
## DiffWalking_Yes uint8
## Sex_Male uint8
## AgeCategory_25-29 uint8
## AgeCategory_30-34 uint8
## AgeCategory_35-39 uint8
## AgeCategory_40-44 uint8
## AgeCategory_45-49 uint8
## AgeCategory_50-54 uint8
## AgeCategory_55-59 uint8
## AgeCategory_60-64 uint8
## AgeCategory_65-69 uint8
## AgeCategory_70-74 uint8
## AgeCategory_75-79 uint8
## AgeCategory_80 or older uint8
## Race_Asian uint8
## Race_Black uint8
## Race_Hispanic uint8
## Race_Other uint8
## Race_White uint8
## Diabetic_No, borderline diabetes uint8
## Diabetic_Yes uint8
## Diabetic_Yes (during pregnancy) uint8
## PhysicalActivity_Yes uint8
## GenHealth_Fair uint8
## GenHealth_Good uint8
## GenHealth_Poor uint8
## GenHealth_Very good uint8
## Asthma_Yes uint8
## KidneyDisease_Yes uint8
## SkinCancer_Yes uint8
## dtype: object4.5 Datos de entrenamiento y validación
Datos de entrenamiento al 80% de los datos y 20% los datos de validación. Semilla 2022
X_entrena, X_valida, Y_entrena, Y_valida = train_test_split(datos_dummis.drop(columns = "HeartDisease01"), datos_dummis['HeartDisease01'],train_size = 0.80, random_state = 2022)4.5.1 Datos de entrenamiento
X_entrena## BMI PhysicalHealth ... KidneyDisease_Yes SkinCancer_Yes
## 308965 27.12 0.0 ... 0 0
## 184879 22.89 0.0 ... 0 1
## 415 37.37 0.0 ... 1 0
## 194488 31.25 0.0 ... 0 1
## 43492 26.58 0.0 ... 0 0
## ... ... ... ... ... ...
## 202992 23.81 0.0 ... 0 0
## 262129 28.41 2.0 ... 0 0
## 103024 25.68 0.0 ... 0 0
## 147629 28.32 0.0 ... 0 0
## 263388 26.57 0.0 ... 0 0
##
## [255836 rows x 37 columns]4.5.2 Datos de validación
X_valida## BMI PhysicalHealth ... KidneyDisease_Yes SkinCancer_Yes
## 56493 23.05 0.0 ... 0 0
## 102187 15.77 30.0 ... 0 0
## 29779 28.70 0.0 ... 0 0
## 111891 29.86 0.0 ... 0 0
## 295435 19.94 0.0 ... 0 0
## ... ... ... ... ... ...
## 271242 39.53 0.0 ... 0 0
## 68454 21.29 10.0 ... 1 0
## 59987 35.43 3.0 ... 0 0
## 159117 38.79 0.0 ... 0 0
## 63454 25.11 0.0 ... 0 0
##
## [63959 rows x 37 columns]4.6 Modelos Supervisados de Clasificación
Se construye un modelo de regresión logística con los datos de entrenamiento y las variables independientes.
modelo_rlog = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
intercept_scaling=1, max_iter=1000)
modelo_rlog.fit(X_entrena, Y_entrena)## LogisticRegression(max_iter=1000)print(modelo_rlog.score(X_entrena, Y_entrena))## 0.91548882878093774.6.1 Predicciones
Se hacen predicciones con los datos de validación. Se observan las primeras 10.
predicciones_rlog = modelo_rlog.predict(X_valida)
print(predicciones_rlog)## [0 0 0 ... 0 0 0]4.6.2 Tabla comparativa
comparaciones = pd.DataFrame(X_valida)
comparaciones = comparaciones.assign(HeartDisease_Real = Y_valida)
comparaciones = comparaciones.assign(HeartDisease_Pred = predicciones_rlog.flatten().tolist())
print(comparaciones)## BMI PhysicalHealth ... HeartDisease_Real HeartDisease_Pred
## 56493 23.05 0.0 ... 0 0
## 102187 15.77 30.0 ... 0 0
## 29779 28.70 0.0 ... 0 0
## 111891 29.86 0.0 ... 0 0
## 295435 19.94 0.0 ... 0 0
## ... ... ... ... ... ...
## 271242 39.53 0.0 ... 1 0
## 68454 21.29 10.0 ... 0 0
## 59987 35.43 3.0 ... 0 0
## 159117 38.79 0.0 ... 0 0
## 63454 25.11 0.0 ... 0 0
##
## [63959 rows x 39 columns]4.6.3 Evaluación del modelo
Se evalúa el modelo con la matriz de confusión
4.6.3.1 Matriz de confusión
print(confusion_matrix(comparaciones['HeartDisease_Real'], comparaciones['HeartDisease_Pred']))
## [[58109 492]
## [ 4773 585]]4.6.3.2 ¿A cuantos le atina el modelo?
print(classification_report(comparaciones['HeartDisease_Real'], comparaciones['HeartDisease_Pred']))
## precision recall f1-score support
##
## 0 0.92 0.99 0.96 58601
## 1 0.54 0.11 0.18 5358
##
## accuracy 0.92 63959
## macro avg 0.73 0.55 0.57 63959
## weighted avg 0.89 0.92 0.89 63959accuracy = accuracy_score(
y_true = comparaciones['HeartDisease_Real'],
y_pred = comparaciones['HeartDisease_Pred'],
normalize = True
)
print(f"El estadístico accuracy es: {100 * accuracy} %")## El estadístico accuracy es: 91.76816398004972 %El modelo le atina aproximadamente al 92%, accuracy = 91.76%
4.6.4 Predicciones con datos nuevos
Se crea un registro de una persona con ciertas condiciones de salud a partir de un diccionario.
# Se crea un diccionario
registro = {'BMI': 38, 'PhysicalHealth': 2, 'MentalHealth': 5, 'SleepTime' : 12, 'Smoking_Yes' : 1, 'AlcoholDrinking_Yes' : 1, 'Stroke_Yes' : 1, 'DiffWalking_Yes': 1, 'Sex_Male': 1,
'AgeCategory_25-29' : 0, 'AgeCategory_30-34' : 0,
'AgeCategory_35-39' : 0, 'AgeCategory_40-44' : 0,
'AgeCategory_45-49' : 0, 'AgeCategory_50-54' : 0,
'AgeCategory_55-59' : 0, 'AgeCategory_60-64' : 0,
'AgeCategory_65-69' : 0, 'AgeCategory_70-74': 1,
'AgeCategory_75-79' : 0, 'AgeCategory_80 or older' : 0, 'Race_Asian' : 0, 'Race_Black' : 1, 'Race_Hispanic' : 0,
'Race_Other' : 0, 'Race_White' : 0,
'Diabetic_No, borderline diabetes' : 0, 'Diabetic_Yes' : 1,
'Diabetic_Yes (during pregnancy)' : 0,
'PhysicalActivity_Yes' : 0, 'GenHealth_Fair' : 1,
'GenHealth_Good' : 0, 'GenHealth_Poor' : 0,
'GenHealth_Very good' : 0, 'Asthma_Yes' : 1, 'KidneyDisease_Yes':1, 'SkinCancer_Yes': 0}
persona = pd.DataFrame()
persona = persona.append(registro, ignore_index=True)## <string>:1: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.persona## BMI PhysicalHealth ... KidneyDisease_Yes SkinCancer_Yes
## 0 38 2 ... 1 0
##
## [1 rows x 37 columns]Se hace la predicción en términos de clasificación de la persona con estos valores para saber si tiene o no daño en el corazón:
prediccion = modelo_rlog.predict(persona)
print(prediccion)## [1]Con los datos clínicos de una persona nueva con ciertas características y que se evalúe en el modelo de regresión logística construído, el resulado es que la persona SI tiene daño al corazón.
4.6.5 Interpretación
Se hace una evaluación del modelo de regresión logística basada en el estadístico de accuracy de la matriz de confusión.
Habiendo realizado predicciones con los datos de validación, se tiene un valor de aproximadamente del \(91.76%\) , alrededor de 92% con el de exactitud en el modelo de regresión logística .
El modelo se aprueba dado que la métrica era igual o superior del \(70%\).
Con un dato de un caso nuevo de una persona con ciertas características, el modelo lo clasifica como que SI tiene daño en el corazónn.
¡El modelo es bueno!