Modelo de regressão logística binária.
fonte: Linear Regression Vs. Logistic Regression, Data Camp.
Classificar e prever o câncer de pulmão usando regressão logística binária em um conjunto de dados de pacientes com sintomas respiratórios.
O modelo de machine learning escolhido para esse dataset foi a regressão logística binária, que é um modelo de aprendizado supervisionado que estima a probabilidade de um resultado binário (câncer ou não câncer) com base em variáveis independentes (idade, sexo, fumante, etc.). Esse método tem algumas vantagens, como:
- Pode lidar com variáveis independentes de diferentes tipos e escalas, sem a necessidade de transformações ou padronizações.
- Pode modelar a relação não linear entre as variáveis independentes e a probabilidade do evento de interesse.
- Pode ser facilmente implementada em diversos softwares estatísticos, como o R, o SPSS, o SAS, o Stata, entre outros.
As variáveis independentes são:
- Gender: M(male), F(female)
- Age: Age of the patient
- Smoking: YES=2 , NO=1.
- Yellow fingers: YES=2 , NO=1.
- Anxiety: YES=2 , NO=1.
- Peer_pressure: YES=2 , NO=1.
- Chronic Disease: YES=2 , NO=1.
- Fatigue: YES=2 , NO=1.
- Allergy: YES=2 , NO=1.
- Wheezing: YES=2 , NO=1.
- Alcohol: YES=2 , NO=1.
- Coughing: YES=2 , NO=1.
- Shortness of Breath: YES=2 , NO=1.
- Swallowing Difficulty: YES=2 , NO=1.
- Chest pain: YES=2 , NO=1.
A variável dependente é:
- Lung Cancer: YES , NO.
O modelo foi avaliado usando os dados de teste, que correspondem a 30% do dataset original. Os resultados foram os seguintes:
| Metrícas | Performance |
|---|---|
| Accuracy | 89% |
| F1 score | 94% |
| Confusion matrix | TN = 3, FP = 7, FN = 2, TP = 71 |
| ROC AUC | 88% |
Este projeto tem fins apenas educacionais e não deve ser usado em casos reais.
Banco de dados utilizado: https://www.kaggle.com/datasets/mysarahmadbhat/lung-cancer
- Email: [email protected]
- LinkedIn: www.linkedin.com/in/venicius-santana-lima
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