synthetic metabolic dataset

Этот проект генерирует и анализирует синтетический набор данных из 10000 взрослых, отражающий возраст, ИМТ, окружность талии, глюкозу в крови натощак, ЛПВП, триглицерид и высокое распределение артериального давления взрослого населения США. Я использовал объединенные статистические тенденции, подробно описанные NHANES (CDC). Используя различные новые алгоритмы для моделирования реалистичных показателей здоровья, мы сможем использовать этот набор данных для дальнейшего анализа факторов риска, связанных с метаболическим синдромом.

Первоначальный импорт: проект начинается с импорта Essential Python Bibraries: Numpy для численных операций, панды для манипулирования данными, matplotlib.pyplot для визуализаций и случайных для генерации случайных чисел. Эти библиотеки формируют основополагающий инструментарий для обработки данных, выполнения статистических расчетов и графиков построения графиков.

Генератор наборов данных взрослых: код генерирует синтетический набор данных из 10 000 взрослых, имитируя возраст и распределение ИМТ взрослого населения США. Он определяет возрастные группы и их пропорции, генерируя возрастное распределение соответственно. Набор данных включает в себя столбцы «возраст» и «гендерные», причем значения ИМТ, созданные на основе указанных характеристик для каждой возрастной группы. Этот набор данных тщательно отражает возраст и распределение ИМТ, что делает его подходящим для анализа метаболических рисков для здоровья.

Алгоритм генерации окружности талии: функция генерирует реалистичные значения окружности талии на основе ИМТ, возраста и пола. Алгоритм использует линейные отношения, коэффициенты корректировки возраста и случайные изменения для имитации индивидуальных различий. Функция интегрируется в основной набор данных с использованием метода применения Pandas.

Алгоритм генерации глюкозы в крови натощак: функция генерирует значения глюкозы натощак (FBG) на основе возраста и ИМТ с использованием вероятностного подхода. Категории ИМТ определены, и базовые вероятности для повышенного FBG корректируются по возрасту. Значения генерируются с использованием равномерных распределений, отражая реалистичные диапазоны. Эта функция интегрируется в основной набор данных с использованием метода применения Pandas.

Алгоритм генерации уровня триглицеридов: функция генерирует уровни триглицеридов на основе возраста и категории ИМТ с использованием стратифицированного вероятностного подхода. Параметры для уровней триглицеридов определены для каждой категории ИМТ, с возрастными корректировками вероятностей. Значения генерируются с использованием равномерных распределений и интегрируются в основной набор данных с методом применения Pandas.

Алгоритм генерации холестерина HDL: функция генерирует уровни холестерина HDL на основе возраста, пола и категории ИМТ с использованием вероятностного подхода. Гендерные пороговые значения и корректировки возраста применяются для получения значений, отражая реалистичные распределения. Эта функция использует Numpy для случайной генерации и интегрирует с основным набором данных с использованием метода применения Pandas.

Алгоритм назначения высокого кровяного давления: функция назначает высокий статус артериального давления на основе возраста и категории ИМТ с использованием вероятностного подхода. Применяются базовые вероятности и корректировки возраста, причем случайная генерация определяет статус. Этот двоичный статус интегрируется в набор данных с использованием метода применения Pandas.

Определение метаболического синдрома и стандартизации столбцов набора данных: этот код идентифицирует людей с метаболическим синдромом, используя функцию, которая проверяет на пять критериев: ожирение брюшного полости, повышенные триглицериды, снижение холестерина ЛПВП, повышенное кровяное давление и повышенная глюкоза поста. Встреча, по крайней мере, три критерия классифицирует человека как метаболический синдром. Функция применяется к каждой строке, создавая новый столбец metabolic_syndrome. Код также стандартизирует имена столбцов для согласованности и выполняет начальное исследование данных, подготавливая набор данных для дальнейшего анализа.

Алгоритм классификации метаболического синдрома: функция классифицирует индивидуумов для метаболического синдрома с использованием клинических критериев, применяя гендерные пороговые значения для окружности талии и холестерина ЛПВП. Функция применяется к каждой строке набора данных, генерируя бинарную классификацию. Общая распространенность метаболического синдрома рассчитывается и напечатана, а также образец обновленного набора данных.

Визуализация данных показателей здоровья с помощью ИМТ: комплексная стратегия визуализации данных анализирует взаимосвязь между ИМТ и различными показателями здоровья, разделенной по полу. Агрегация данных, двойные графики и тонкая настройка эстетики графика способствуют эффективной визуализации сложных отношений, обеспечивая быструю идентификацию тенденций и гендерных моделей.

Визуализация данных показателей здоровья по возрасту: аналогичная стратегия визуализации данных анализирует взаимосвязь между возрастом и различными показателями здоровья, разделенной по полу. Возрастные агрегации и двойные участки выявляют возрастные тенденции здоровья, предоставляя информацию о возрастных вмешательствах в области здоровья.

Сравнительный анализ синтетических данных с ссылкой NHANES: алгоритм анализа данных сравнивает синтетический набор данных с эталонными данными NHANES, фокусируясь на ключевых показателях здоровья. Процентные расчеты и меры отклонения дают представление о выравнивании и отклонениях синтетических данных от реальной статистики. Этот подход помогает уточнить процесс генерации данных для точности.