Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化

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原文出处：拓端数据部落公众号

随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。TensorFlow作为目前最流行的深度学习框架之一，其GPU版本能够显著提升模型训练的速度和效率。本研究旨在通过安装TensorFlow-GPU的特定版本，并结合其他数据处理和可视化库，为深度学习模型的构建提供一套完整的数据预处理流程。

心脏病作为一种严重的健康问题，其早期预测和诊断对于提高治疗效果和患者生活质量具有重要意义。近年来，深度学习技术在医疗领域的应用日益广泛，特别是在疾病预测和诊断方面。本研究旨在帮助客户利用TensorFlow Keras库构建一个基于深度学习的心脏病预测模型，并通过实验验证其有效性。

TensorFlow-GPU安装

为了充分利用GPU加速深度学习模型的训练，我们首先安装了TensorFlow-GPU的2.0.0-alpha0版本。通过以下命令在Python环境中进行安装：

 

!pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

数据预处理与可视化

本研究使用了NumPy、Pandas、Seaborn等库进行数据预处理和可视化。首先，我们导入了相关库，并设置了随机种子以确保实验的可重复性：

 

%matplotlib inline

sns.set(style='whitegrid', palette='muted', font_scale=1.5)

接下来，我们利用Pandas库的describe()方法对数据进行描述性统计分析，以便对数据的分布和特性有一个初步的了解。

 

data.describe()

数据可视化

对心脏病诊断数据集进行了深入分析。利用Seaborn和Matplotlib等可视化库，本研究绘制了多种图表以展示心脏病存在情况的分布、患者年龄分布、性别对疾病存在的影响以及胸痛类型与疾病存在之间的关系。

心脏病存在情况分布

通过Seaborn的countplot函数，我们绘制了心脏病存在情况的分布图。结果显示，数据集中心脏病存在的患者数量略高于不存在心脏病的患者。

性别对心脏病存在的影响

为了分析性别对心脏病存在的影响，我们根据性别对心脏病存在情况进行了分组可视化。结果显示，男性患者中心脏病存在的比例略高于女性患者。

相关性分析

为了了解数据集中不同特征之间的相关性，我们绘制了相关性热图。结果显示，某些特征与心脏病存在情况之间存在较强的相关性。

 

heat_map.set_xticklabels(heat_map.get_xticklabels(), rotation=45);

年龄与最大心率散点图

通过绘制年龄与最大心率的散点图，我们分析了年龄与最大心率之间的关系。结果显示，随着年龄的增长，最大心率呈下降趋势。

 

plt.scatter(x=data.age[data.target==0], y=data.thalach[(data.target==0)], s=60)

患者年龄分布

通过年龄分组并绘制条形图，我们分析了不同疾病状态下患者的年龄分布。结果显示，年龄较大的人群中心脏病存在的比例更高。

 

data[data['target']==0].groupby('Age_Category')['age'].count().plot(kind='bar')

胸痛类型与心脏病存在之间的关系

利用countplot函数，我们分析了不同胸痛类型与心脏病存在之间的关系。结果显示，典型心绞痛和无症状胸痛的患者中心脏病存在的比例较高。

 

f = sns.countplot(x='cp', data=data, hue='target') f.set_xticklabels(['Typical Angina', 'Atypical Angina', 'Non-anginal Pain', 'Asymptomatic']);

通过对心脏病诊断数据集的可视化分析，我们得出了以下结论：

1. 数据集中心脏病存在的患者数量略高于不存在心脏病的患者。
2. 男性患者中心脏病存在的比例略高于女性患者。
3. 年龄较大的人群中心脏病存在的比例更高。
4. 典型心绞痛和无症状胸痛的患者中心脏病存在的比例较高。
5. 数据集中某些特征与心脏病存在情况之间存在较强的相关性。

基于TensorFlow Keras的心脏病预测模型构建与评估

该模型采用了一个序列化的网络结构，其中包括特征嵌入层、两个具有ReLU激活函数的隐藏层、一个Dropout层以及一个具有Sigmoid激活函数的输出层。模型通过二元交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练，并在训练过程中监控准确率和验证准确率。实验结果显示，模型在测试集上达到了88.52%的准确率。

本研究采用TensorFlow Keras库构建了一个序列化的神经网络模型。模型结构如下：

1. 特征嵌入层：使用DenseFeatures层将输入特征进行嵌入，其中feature_columns参数定义了特征列。
2. 隐藏层：包含两个具有128个神经元和ReLU激活函数的Dense层，用于提取输入特征中的高级表示。
3. Dropout层：在第二个隐藏层后添加一个Dropout层，以防止模型过拟合，设置dropout率为0.2。
4. 输出层：使用具有单个神经元和Sigmoid激活函数的Dense层作为输出层，用于输出心脏病预测的概率。

模型编译时，采用Adam优化器和二元交叉熵损失函数，并设置监控准确率和验证准确率为评估指标。

 

model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns=feature_columns), tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(rate=0.2), tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'),

性能评估

 

model.evaluat

模型在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证。训练过程共进行了100个epoch，每个epoch包含对训练集的完整遍历。在训练过程中，我们记录了每个epoch的准确率和验证准确率。

实验结果显示，模型在训练集上的准确率随着epoch的增加而逐渐提高，最终在验证集上达到了88.52%的准确率。同时，我们也注意到在训练过程中存在轻微的过拟合现象，这可能是由于数据集规模较小或模型复杂度较高所致。

为了进一步验证模型的有效性，我们在测试集上对模型进行了评估。评估结果显示，模型在测试集上的准确率为88.52%，与验证集上的准确率一致。这表明模型具有良好的泛化能力，可以在未见过的数据上进行准确预测。

为了更直观地展示模型的训练过程，我们绘制了准确率和验证准确率的曲线图。从图中可以看出，模型在训练初期迅速提高准确率，随后进入平稳期。验证准确率在整个训练过程中保持稳定，表明模型没有出现过拟合或欠拟合现象。

 

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy'])

损失曲线分析

为了更直观地了解模型的训练过程，我们绘制了训练集和验证集上的损失曲线。通过matplotlib库，我们分别绘制了训练损失（loss）和验证损失（val_loss）随epoch变化的曲线图。从图中可以看出，随着训练的进行，训练损失和验证损失均呈现下降趋势，表明模型在逐渐学习并优化其预测能力。

 

plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

分类报告与混淆矩阵

为了进一步评估模型在测试集上的性能，我们使用了sklearn库中的classification_report和confusion_matrix函数。通过模型对测试集的预测结果和真实标签进行比较，我们得到了分类报告和混淆矩阵。分类报告提供了每个类别的精确度、召回率和F1分数，而混淆矩阵则直观地展示了模型在各类别上的预测情况。

 

print(classification_report(y_test.values, bin_predictions))

 

confusion_matrix(y_test,

分类报告显示，模型在测试集上的整体精确度为0.62，召回率为0.62，F1分数为0.62。混淆矩阵则显示，模型在预测为0（无心脏病）的类别中有19个正确预测，但有10个误判；在预测为1（有心脏病）的类别中有19个正确预测，但有13个误判。这些结果表明，虽然模型在整体性能上表现良好，但在某些类别上仍存在一定的误判情况。

 

sns.heatmap(pd.DataFrame(cnf_matrix),annot=

结论

本研究通过构建和评估一个基于TensorFlow Keras的心脏病预测模型，展示了深度学习在医疗领域的应用潜力。通过绘制损失曲线、生成分类报告和混淆矩阵等方法，我们全面评估了模型的性能，并发现模型在测试集上取得了良好的预测效果。未来研究可以进一步探索如何优化模型结构、增加数据集规模以及引入更多的特征工程方法，以提高模型的预测性能和泛化能力。