synthetic metabolic dataset

Proyek ini menghasilkan dan menganalisis dataset sintetis 10.000 orang dewasa, yang mencerminkan usia, BMI, lingkar pinggang, glukosa darah puasa, HDL, trigliserida dan distribusi tekanan darah tinggi dari populasi dewasa AS. Saya menggunakan tren statistik yang dinyatakan United sebagaimana dirinci oleh NHANES (CDC). Dengan menggunakan berbagai algoritma baru untuk mensimulasikan metrik kesehatan yang realistis, kami akan dapat memanfaatkan dataset ini untuk menganalisis lebih lanjut faktor risiko yang terkait dengan sindrom metabolik.

Impor Awal: Proyek dimulai dengan mengimpor perpustakaan Python penting: Numpy untuk operasi numerik, panda untuk manipulasi data, matplotlib.pyplot untuk visualisasi, dan acak untuk menghasilkan angka acak. Perpustakaan ini membentuk toolkit dasar untuk menangani data, melakukan perhitungan statistik, dan merencanakan grafik.

Generator Dataset Populasi Dewasa: Kode ini menghasilkan dataset sintetis 10.000 orang dewasa, meniru usia dan distribusi BMI dari populasi dewasa AS. Ini mendefinisikan kelompok umur dan proporsi mereka, menghasilkan distribusi usia yang sesuai. Dataset mencakup kolom 'usia' dan 'gender', dengan nilai BMI yang dibuat berdasarkan karakteristik yang ditentukan untuk setiap kelompok umur. Dataset ini sangat mencerminkan distribusi usia dan BMI, membuatnya cocok untuk menganalisis risiko kesehatan metabolik.

Algoritma Generasi Lingkar Pinggang: Suatu fungsi menghasilkan nilai lingkar pinggang yang realistis berdasarkan BMI, usia, dan jenis kelamin. Algoritma ini menggunakan hubungan linier, faktor penyesuaian usia, dan variasi acak untuk mensimulasikan perbedaan individu. Fungsi terintegrasi ke dalam dataset utama menggunakan metode Pandas 'Apply.

Algoritma Generasi Glukosa Darah Puasa: Fungsi menghasilkan nilai glukosa darah puasa (FBG) berdasarkan usia dan BMI, menggunakan pendekatan probabilistik. Kategori BMI didefinisikan, dan probabilitas dasar untuk peningkatan FBG disesuaikan dengan faktor usia. Nilai dihasilkan menggunakan distribusi yang seragam, mencerminkan rentang realistis. Fungsi ini terintegrasi ke dalam dataset utama menggunakan metode Pandas 'Apply.

Algoritma generasi level trigliserida: Fungsi menghasilkan tingkat trigliserida berdasarkan kategori usia dan BMI menggunakan pendekatan probabilistik bertingkat. Parameter untuk kadar trigliserida didefinisikan untuk setiap kategori BMI, dengan penyesuaian usia untuk probabilitas. Nilai dihasilkan menggunakan distribusi yang seragam dan diintegrasikan ke dalam dataset utama dengan metode PANDAS 'Apply.

Algoritma generasi kolesterol HDL: Suatu fungsi menghasilkan kadar kolesterol HDL berdasarkan usia, jenis kelamin, dan kategori BMI menggunakan pendekatan probabilistik. Ambang batas spesifik gender dan penyesuaian usia diterapkan untuk menghasilkan nilai, mencerminkan distribusi realistis. Fungsi ini menggunakan numpy untuk pembuatan acak dan berintegrasi dengan dataset utama menggunakan metode Apply Pandas.

Algoritma Penugasan Tekanan Darah Tinggi: Suatu fungsi memberikan status tekanan darah tinggi berdasarkan kategori usia dan BMI menggunakan pendekatan probabilistik. Probabilitas dasar dan penyesuaian usia diterapkan, dengan generasi acak menentukan status. Status biner ini diintegrasikan ke dalam dataset menggunakan metode Pandas 'Apply.

Mengidentifikasi Sindrom Metabolik dan Standardisasi Kolom Dataset: Kode ini mengidentifikasi individu dengan sindrom metabolik menggunakan fungsi yang memeriksa lima kriteria: obesitas perut, peningkatan trigliserida, mengurangi kolesterol HDL, peningkatan tekanan darah, dan peningkatan glukosa puasa. Bertemu setidaknya tiga kriteria mengklasifikasikan seseorang sebagai memiliki sindrom metabolik. Fungsi ini diterapkan untuk setiap baris, membuat kolom metabolic_syndrome baru. Kode ini juga menstandarkan nama kolom untuk konsistensi dan melakukan eksplorasi data awal, mempersiapkan dataset untuk analisis lebih lanjut.

Algoritma Klasifikasi Sindrom Metabolik: Suatu fungsi mengklasifikasikan individu untuk sindrom metabolik menggunakan kriteria klinis, menerapkan ambang batas spesifik gender untuk lingkar pinggang dan kolesterol HDL. Fungsi ini diterapkan untuk setiap baris dataset, menghasilkan klasifikasi biner. Prevalensi keseluruhan sindrom metabolik dihitung dan dicetak, bersama dengan sampel dataset yang diperbarui.

Visualisasi data metrik kesehatan oleh BMI: Strategi visualisasi data yang komprehensif menganalisis hubungan antara BMI dan berbagai metrik kesehatan, dipisahkan oleh jenis kelamin. Agregasi data, plot garis ganda, dan penyempurnaan estetika plot memfasilitasi visualisasi yang efisien dari hubungan yang kompleks, memungkinkan identifikasi cepat tren dan pola spesifik gender.

Visualisasi data metrik kesehatan berdasarkan usia: Strategi visualisasi data yang serupa menganalisis hubungan antara usia dan berbagai metrik kesehatan, dipisahkan berdasarkan jenis kelamin. Agregasi berbasis usia dan plot garis ganda mengungkapkan tren kesehatan terkait usia, memberikan wawasan untuk intervensi kesehatan spesifik usia.

Analisis komparatif data sintetis terhadap referensi NHANES: Algoritma analisis data membandingkan dataset sintetis dengan data referensi NHANES, dengan fokus pada metrik kesehatan utama. Perhitungan persentase dan langkah-langkah penyimpangan memberikan wawasan tentang penyelarasan dan penyimpangan data sintetis dari statistik dunia nyata. Pendekatan ini membantu memperbaiki proses pembuatan data untuk akurasi.