心臓病予測モデル：決定木分類器による解析

概要

本リポジトリ「Heart-Disease-Predictor_-Decision-Tree-Classifier」は、機械学習の決定木分類器を活用し、Cleveland Heart Diseaseデータセットを基に心臓病の存在を予測するプロジェクトです。データの前処理から特徴量選択、モデルの学習、評価までをJupyter Notebook上で実施しています。特に決定木の可視化により、予測の根拠となるリスク要因を直感的に把握可能であり、医療現場での説明性や信頼性向上に寄与します。心臓病の早期発見に向けた実践的な解析手法として有用なリポジトリです。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 5
ファイル数: 5
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

Cleveland Heart Diseaseデータセットを使用し、実際の医療データに基づく解析を実施
決定木分類器を用いたモデル構築により可視化と解釈性を重視
データの前処理からモデル評価まで一連の流れをJupyter Notebookで体系的に解説
決定木の枝刈り（pruning）による過学習抑制と精度向上の検討

技術的なポイント

本プロジェクトの中心は、Cleveland Heart Diseaseデータセットを活用した決定木分類器による心臓病予測モデルの構築です。まず、データの前処理として欠損値処理やカテゴリ変数のエンコーディング、特徴量のスケーリングといった基本的なクリーニングを実施。これにより、機械学習モデルの学習に適した状態を整えています。

次に、決定木分類器を用いてモデルを学習。決定木は、条件分岐に基づくシンプルな構造でありながら、特徴量の重要度を直感的に把握できる点が強みです。医療分野ではブラックボックスモデルへの不信感も強いため、可視化可能な決定木モデルは解釈性の面で大きな価値を持ちます。リポジトリでは、学習済みの決定木を図示し、どの特徴量がどのように心臓病の有無判定に寄与しているかを視覚的に示しています。

さらに、過学習の防止に向けて決定木の枝刈り（pruning）も検討されている点も注目に値します。枝刈りにより、モデルの複雑さを抑制し、未知データに対する汎化性能を高める試みがなされています。オリジナルの決定木と枝刈り後の決定木の比較画像（decision_tree_org.png、decision_tree_pruned.png）が提供されており、視覚的に違いを確認可能です。

評価指標としては、正確度（Accuracy）や混同行列、その他分類性能を示す指標を用いてモデルの性能を検証。これにより、どの程度心臓病患者を正しく予測できているか、誤判定の傾向などが明確になります。

このように、一連の処理がJupyter Notebook「HeartDiseasePrediction.ipynb」にまとめられており、データサイエンス初心者から中級者までが実践的に学べる構成です。医療データ解析におけるモデルの解釈性確保と精度向上の両立を目指した、実用性の高いプロジェクトといえます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

HeartDiseasePrediction.ipynb: データ前処理、モデル構築、評価、決定木可視化を一通り実装したJupyter Notebook
README.md: プロジェクト概要や実行方法を記載
decision_tree_org.png: 枝刈り前の決定木の可視化画像
decision_tree_pruned.png: 枝刈り後の決定木の可視化画像
heart+disease: データセットや関連ファイルを格納するディレクトリ

まとめ

決定木の解釈性を活かした心臓病予測モデル構築の実践例です。

リポジトリ情報：

名前: Heart-Disease-Predictor_-Decision-Tree-Classifier
説明: 説明なし
スター数: 1
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/shreeyashl333/Heart-Disease-Predictor_-Decision-Tree-Classifier
オーナー: shreeyashl333
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/114704336?v=4