synthetic metabolic dataset

Ce projet génère et analyse un ensemble de données synthétiques de 10 000 adultes, reflétant l'âge, l'IMC, le tour de taille, la glycémie à jeun, le HDL, les triglycérides et les distributions élevées de la pression artérielle de la population américaine adulte. J'ai utilisé les tendances statistiques indiquées par United telles que détaillées par NHANES (CDC). En utilisant divers nouveaux algorithmes pour simuler des mesures de santé réalistes, nous serons en mesure d'utiliser cet ensemble de données pour analyser davantage les facteurs de risque associés au syndrome métabolique.

Importations initiales: le projet commence par importer des bibliothèques Python essentielles: Numpy pour les opérations numériques, les pandas pour la manipulation des données, Matplotlib.potplot pour les visualisations et aléatoire pour générer des nombres aléatoires. Ces bibliothèques forment la boîte à outils fondamentale pour gérer les données, effectuer des calculs statistiques et tracer des graphiques.

Générateur de données de population adulte: le code génère un ensemble de données synthétiques de 10 000 adultes, imitant la distribution d'âge et d'IMC de la population américaine adulte. Il définit les groupes d'âge et leurs proportions, générant une distribution d'âge en conséquence. L'ensemble de données comprend des colonnes «âge» et «genre», avec des valeurs d'IMC créées sur la base de caractéristiques spécifiées pour chaque groupe d'âge. Cet ensemble de données reflète de près la distribution de l'âge et de l'IMC, ce qui le rend adapté à l'analyse des risques métaboliques pour la santé.

Algorithme de génération de tour de tour de taille: une fonction génère des valeurs de tour de taille réalistes basées sur l'IMC, l'âge et le sexe. L'algorithme utilise des relations linéaires, des facteurs d'ajustement de l'âge et une variation aléatoire pour simuler les différences individuelles. La fonction s'intègre dans l'ensemble de données principal à l'aide de la méthode d'application de Pandas.

Algorithme de génération de glycémie à jeun: une fonction génère des valeurs de glycémie à jeun (FBG) basées sur l'âge et l'IMC, en utilisant une approche probabiliste. Les catégories d'IMC sont définies et les probabilités de base pour le FBG élevé sont ajustées par un facteur d'âge. Les valeurs sont générées à l'aide de distributions uniformes, reflétant des plages réalistes. Cette fonction s'intègre dans l'ensemble de données principal à l'aide de la méthode d'application de Pandas.

Algorithme de génération de niveaux de triglycérides: une fonction génère des niveaux de triglycérides en fonction de l'âge et de la catégorie IMC en utilisant une approche probabiliste stratifiée. Les paramètres des niveaux de triglycérides sont définis pour chaque catégorie d'IMC, avec des ajustements d'âge pour les probabilités. Les valeurs sont générées à l'aide de distributions uniformes et intégrées dans l'ensemble de données principal avec la méthode d'application de Pandas.

Algorithme de génération de cholestérol HDL: une fonction génère des niveaux de cholestérol HDL basés sur l'âge, le sexe et la catégorie IMC en utilisant une approche probabiliste. Des seuils et des ajustements d'âge spécifiques au genre sont appliqués pour générer des valeurs, reflétant des distributions réalistes. Cette fonction utilise Numpy pour la génération aléatoire et s'intègre à l'ensemble de données principal à l'aide de la méthode d'application de Pandas.

Algorithme d'attribution d'hypertension artérielle: une fonction attribue un statut d'hypertension artérielle en fonction de l'âge et de la catégorie IMC en utilisant une approche probabiliste. Les probabilités de base et les ajustements de l'âge sont appliqués, la génération aléatoire déterminant l'état. Ce statut binaire est intégré à l'ensemble de données à l'aide de la méthode d'application de Pandas.

Identification du syndrome métabolique et des colonnes d'ensemble de données de normalisation: Ce code identifie les individus atteints du syndrome métabolique en utilisant une fonction qui vérifie cinq critères: obésité abdominale, triglycérides élevés, réduction du cholestérol HDL, tension artérielle élevée et glucose à jeûne élevé. La satisfaction au moins trois critères classe un individu comme ayant un syndrome métabolique. La fonction est appliquée à chaque ligne, créant une nouvelle colonne Metabolic_Syndrome. Le code standardise également les noms de colonne pour la cohérence et effectue une exploration initiale des données, en préparant l'ensemble de données pour une analyse plus approfondie.

Algorithme de classification du syndrome métabolique: une fonction classe les individus pour le syndrome métabolique en utilisant des critères cliniques, en appliquant des seuils spécifiques au genre pour le tour de tour de taille et le cholestérol HDL. La fonction est appliquée à chaque ligne d'ensemble de données, générant une classification binaire. La prévalence globale du syndrome métabolique est calculée et imprimée, ainsi qu'un échantillon de l'ensemble de données mis à jour.

Visualisation des données des mesures de santé par l'IMC: une stratégie complète de visualisation des données analyse la relation entre l'IMC et diverses mesures de santé, séparées par le genre. L'agrégation de données, les graphiques à double ligne et le réglage fin de l'esthétique des parcelles facilitent une visualisation efficace des relations complexes, permettant une identification rapide des tendances et des modèles spécifiques au genre.

Visualisation des données des mesures de santé par âge: une stratégie de visualisation des données similaire analyse la relation entre l'âge et diverses mesures de santé, séparées par le sexe. L'agrégation basée sur l'âge et les parcelles à double ligne révèlent des tendances de santé liées à l'âge, fournissant des informations sur les interventions de santé spécifiques à l'âge.

Analyse comparative des données synthétiques par rapport à la référence NHANES: un algorithme d'analyse des données compare l'ensemble de données synthétique avec les données de référence NHANES, en se concentrant sur les mesures de santé clés. Les calculs en pourcentage et les mesures de déviation fournissent un aperçu de l'alignement et des écarts des données synthétiques des statistiques du monde réel. Cette approche aide à affiner le processus de génération de données pour la précision.