ロジスティック回帰モデルによる冠動脈疾患リスク予測

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ロジスティック回帰モデルによる冠動脈疾患リスク予測

ロジスティック回帰モデルによる冠動脈疾患リスク予測

本リポジトリは、Framingham Heart Studyのデータセットを用いてロジスティック回帰モデルを構築し、10年間の冠動脈疾患（CHD）リスクを予測するプロジェクトです。モデルの性能評価には混同行列、ROC曲線、AUCが使われており、医療分野における疾患予測モデルの基礎的な実装例として参考になります。

https://github.com/gayathri320/Logistic-Regression

概要

本リポジトリ「Logistic-Regression」は、米国で長期的に心疾患研究を行っているFramingham Heart Studyのデータセットを活用し、10年間の冠動脈疾患（CHD）発症リスクをロジスティック回帰モデルで予測するPythonベースのプロジェクトです。モデルの学習と評価には、混同行列やROC曲線、AUC（曲線下面積）といった統計的指標が用いられており、医療分野のリスク評価における機械学習の活用例として有用です。コードはシンプルで理解しやすく、初心者にも取り組みやすい内容となっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 5
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 5
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • Framingham Heart Studyの実データを利用したロジスティック回帰モデルの実装
  • 10年間の冠動脈疾患リスク予測を対象
  • モデル評価指標として混同行列、ROC曲線、AUCを活用
  • コードが簡潔で、初心者でも理解しやすい構成

技術的なポイント

本リポジトリでは、ロジスティック回帰を用いて二値分類問題を解決しています。対象データセットはFramingham Heart Studyで、これは長期にわたり心血管系疾患のリスク因子を追跡調査した信頼性の高い医療データです。入力変数には年齢、性別、血圧、コレステロール値、喫煙習慣などの複数の臨床指標が含まれており、これらから10年間の冠動脈疾患の発症有無を予測します。

モデルの学習は、Scikit-learnなどの一般的なPythonライブラリを用いて実装されていると推測されます。特徴量の前処理や欠損値処理、データの分割（訓練データとテストデータ）が行われた上で、ロジスティック回帰モデルが学習されます。ロジスティック回帰はシグモイド関数を用いて確率を出力し、この確率に基づきクラス分類を実施します。

モデル評価には複数の指標が使われています。混同行列は真陽性・偽陽性・真陰性・偽陰性の分類結果を可視化し、モデルの分類性能を直感的に把握可能です。ROC曲線は偽陽性率に対する真陽性率の関係を示し、モデルの閾値依存の性能を評価します。AUC（Area Under the Curve）はROC曲線の下の面積を計算し、モデルの全体的な識別能力を一つの数値で表現します。AUCが1に近いほど性能が高いとされます。

このように、本リポジトリは医療データを用いた機械学習モデルの基本的な流れを踏襲しており、モデル構築から評価までの一連の手法を学ぶのに適しています。さらに、実際の医療データを使った予測という点で、理論と実践を結びつける良い教材となるでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Detailed report with codes: コードを含む詳細なレポートファイル（ファイル名は不明）
  • README.md: プロジェクト概要と簡単な実装解説

まとめ

医療分野における基礎的なロジスティック回帰モデルの実装例として最適。

リポジトリ情報：