【机器学习案列】平均预期寿命预测

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【机器学习案列】平均预期寿命预测

• • • • 一、数据预处理与探索
      • 二、数据清洗与特征工程
      • 三、模型构建与训练
      • 四、结果分析与讨论
      • 五、结论与展望

在当今全球健康研究领域，平均预期寿命是衡量一个国家或地区居民健康水平和生活质量的重要指标。本文旨在利用Life-Expectancy-Data-Averaged.csv数据集，通过机器学习技术构建预测模型，以揭示影响平均预期寿命的关键因素，并预测未来可能的趋势。

文件Life-Expectancy-Data-Averaged.csv包含以下列及其数据类型：

• Country （object）：国家/地区的名称。
• Region （object）：国家/地区的地理区域。
• Year（float64）：数据年份（平均值或插值）。
• Infant_deaths （float64）：每 1000 名活产婴儿的死亡人数。
• Under_five_deaths （float64）：每 1000 名活产婴儿中 5 岁以下儿童的死亡人数。
• Adult_mortality （float64）：每 1000 人中的成人死亡率。
• Alcohol_consumption （float64）：人均酒精消费量（以升纯酒精为单位）。
• Hepatitis_B （float64）：乙型肝炎免疫覆盖率的百分比。
• Measles （float64）：报告的麻疹病例数。
• BMI （float64）：人群的平均体重指数。
• Polio （float64）：脊髓灰质炎免疫覆盖率的百分比。
• Diphtheria （float64）：白喉免疫覆盖率的百分比。
• Incidents_HIV （float64）：每 1000 名未感染人群中新增 HIV 感染人数。
• GDP_per_capita （float64）：人均国内生产总值（USD）。
• Population_mln （float64）：种群规模（以百万为单位）。
• Thinness_ten_nineteen_years （float64）：10-19 岁青少年的瘦患病率 （BMI < 18.5）。
• Thinness_five_nine_years （float64）：5-9 岁儿童的瘦患病率 （BMI < 18.5）。
• Schooling （float64）：平均受教育年限。
• Economy_status （float64）：国家的经济分类（例如，发展中国家或发达国家）。
• Life_expectancy （float64）：平均预期寿命（以年为单位）。

一、数据预处理与探索

首先，我们需要导入必要的Python库，并加载数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据集
data = pd.read_csv('Life-Expectancy-Data-Averaged.csv')

# 初步数据探索
print(data.head())
print(data.info())
print(data.shape)

在数据探索阶段，我们注意到Country和Region是类别型变量，而Life_expectancy是我们需要预测的目标变量（即标签）,且无空值的存在，数据维度为（179，20）。此外，Economy_status虽然为float64类型，但实际上表示的是类别信息（发展中国家或发达国家），因此也需要进行转换。

二、数据清洗与特征工程

1. 处理缺失值：检查并处理数据集中的缺失值，虽然此数据集无空值的存在。

# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 假设我们决定删除含有缺失值的行（实际应用中可能需要更复杂的处理策略）
data = data.dropna()

2. 编码类别变量 ：将Country、Region和Economy_status转换为数值型特征。

# 使用pandas的get_dummies函数进行独热编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['Country', 'Region', 'Economy_status'], drop_first=True)

3. 特征选择 ：选择与目标变量Life_expectancy相关的特征。由于数据集包含较多特征，我们可以使用相关性分析或特征重要性评估来筛选特征。

# 相关性分析（仅作为示例，实际应用中可能需要更复杂的特征选择方法）
correlation_matrix = data.corr()
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

# 基于相关性分析选择特征（这里以相关性绝对值大于0.2为例）
selected_features = correlation_matrix['Life_expectancy'][correlation_matrix['Life_expectancy'].abs() > 0.20].index  # 排除Life_expectancy本身和年份（可能不相关或作为时间特征处理）

selected_features = selected_features.tolist()
selected_features.append('Life_expectancy')

data_selected = data[selected_features]

注意：相关性分析是一种简单的特征选择方法，实际应用中可能需要结合业务逻辑、特征重要性评估（如随机森林的特征重要性）或更高级的特征选择算法来选择特征。

4. 数据标准化：对数值型特征进行标准化处理，以提高模型性能。

# 分离特征和目标变量
X = data_selected.drop('Life_expectancy', axis=1)
y = data_selected['Life_expectancy']

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

三、模型构建与训练

在本例中，我们将使用随机森林回归模型来预测平均预期寿命。随机森林是一种集成学习方法，具有良好的泛化能力和鲁棒性。

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测与评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

# 特征重要性评估
feature_importances = model.feature_importances_
feature_names = X.columns
importance_df = pd.DataFrame({'Feature': feature_names, 'Importance': feature_importances}).sort_values(by='Importance', ascending=False)
print(importance_df)

四、结果分析与讨论

通过计算均方误差（MSE）来评估模型的预测性能。MSE值越小，表示模型的预测结果越准确。此外，我们还可以分析特征重要性，以了解哪些因素对平均预期寿命的影响最大。

# 可视化特征重要性
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Importance', y='Feature', data=importance_df)
plt.title('Feature Importance for Life Expectancy Prediction')
plt.show()

五、结论与展望

本文利用Life-Expectancy-Data-Averaged.csv数据集，通过机器学习技术构建了平均预期寿命预测模型。通过数据预处理、特征工程、模型构建与训练以及结果分析与讨论，我们揭示了影响平均预期寿命的关键因素，并验证了模型的预测性能。未来，我们可以进一步优化特征选择方法、尝试不同的机器学习算法以及考虑时间序列特性来提高模型的准确性和泛化能力。

请注意，本文提供的代码和流程仅作为示例，实际应用中可能需要根据具体数据和业务需求进行调整和优化。