From ee65d1c6dc85bb680a8061f60a2f61449ef61c2a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Anastasia Manokhina Date: Thu, 24 Dec 2015 00:47:01 +0300 Subject: [PATCH] added refreshed code, report and dataset itself --- manokhina/2008_100_200.csv | 806 ++++++++++++++++++++++++++++++++++ manokhina/DTC_manokhina.ipynb | 617 ++++++++++++++++++++++++++ manokhina/main.py | 67 +++ 3 files changed, 1490 insertions(+) create mode 100644 manokhina/2008_100_200.csv create mode 100644 manokhina/DTC_manokhina.ipynb create mode 100644 manokhina/main.py diff --git a/manokhina/2008_100_200.csv b/manokhina/2008_100_200.csv new file mode 100644 index 0000000..9df2b84 --- /dev/null +++ b/manokhina/2008_100_200.csv @@ -0,0 +1,806 @@ +ID;Sex;Immun;CNS;Mediastinum;Age;Leuc;Leber;Milz;Zytogen;Region;Geb_month;Diag_month;height;weight;syndrome;Better +40;1;13;0;1;13.63487;12.5;0;0;1;109;7;1;168;38;0;200 +110;2;2;0;1;4.380681;10.4;1;1;1;104;10;1;106.5;17;0;100 +200;2;2;0;1;2.664002;4.4;2.5;0;1;42;7;1;90;13.8;0;100 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birth\n", + "Diag_motnh - month of revealing the diagnosis\n", + "syndrome - Down syndrome\n", + "Leuc - leucocyte amount in blood\n", + "Leber - size of liver\n", + "Milz - size of spleen\n", + "height, weight, age.\n", + "\n", + "The target feature is a type of treatment and it's coded as \"100\" - first type, \"200\" - second type, \"0\" - doesn't matter which is the best in this case.\n", + "\n", + "The method for classifying the observations is decision tree classifier. It will be run on full and reduced data and in different cases we'll try to use different parameters of the model\n", + "\n", + "Firstly, download the data, check the shape." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": { + "collapsed": true + }, + "outputs": [], + "source": [ + "from __future__ import division\n", + "import numpy as np\n", + "from sklearn.cross_validation import train_test_split\n", + "from sklearn import tree" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(805L, 17L)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "data = np.genfromtxt('D:\\Study\\HSE\\Books\\kuznetsov\\BIGHW\\\\2008_100_200.csv', delimiter=\";\", skip_header=1)\n", + "print(data.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Deleting the rows with missing data and the rows with target classified as \"0\" which means that the best type of treatment for this person is unknown (nor \"100\" neither \"200\"). Tracing changes in data size." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(760L, 17L)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "data = data[~np.isnan(data).any(axis=1)]\n", + "data = data[np.logical_not(data[:, 16] == 0)]\n", + "print(data.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Now we see that we had to get rid of 45 observations. \n", + "Next step: creating the model, splitting the data for fitting, cross-validation." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=0)\n", + "data_train, data_test = train_test_split(data, test_size=0.5, random_state=0)\n", + "target = [x[16] for x in data_train]\n", + "train = data_train[:, 0:16]\n", + "fitted_tree = clf.fit(train, target)\n", + "test = data_test[:, 0:16]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": { + "collapsed": true + }, + "outputs": [], + "source": [ + "predicted_probs = clf.predict_proba(test)\n", + "predicted_probs = predicted_probs.astype(int)\n", + "test_to_compare = np.array(data_test[:, 16])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Now we can merge the result with the column of real class labels to see what happens (first 100 rows)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[[ 1. 0. 200.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 200.]\n", + " [ 0. 1. 200.]\n", + " [ 1. 0. 200.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 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+ " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "compare = np.column_stack((predicted_probs, test_to_compare))\n", + "print(compare[:100, :])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": true + }, + "outputs": [], + "source": [ + "Computing the measures of fitting:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "{'TN': 27, 'FP': 28, 'FN': 34, 'FPR': 0.509090909090909, 'TNR': 0.4909090909090909, 'FDR_precision': 0.0877742946708464, 'NPV': 0.4426229508196721, 'TPR_recall': 0.8953846153846153, 'TP': 291, 'Accuracy': 0.8368421052631579}\n" + ] + } + ], + "source": [ + "TP = 0\n", + "TN = 0\n", + "FP = 0\n", + "FN = 0\n", + "#class 100 is +, 200 is -\n", + "for row in compare:\n", + " if (row[0] == 1) & (row[2] == 100):\n", + " TP += 1\n", + " if (row[1] == 1) & (row[2] == 200):\n", + " TN += 1\n", + " if (row[1] == 1) & (row[2] == 100):\n", + " FN += 1\n", + " if (row[0] == 1) & (row[2] == 200):\n", + " FP += 1\n", + "\n", + "TPR_recall = TP/(TP+FN)\n", + "TNR = TN/(FP+TN)\n", + "NPV = TN/(TN+FN)\n", + "FPR = FP/(FP+TN)\n", + "FDR_precision = float(FP/(FP+TP))\n", + "Accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)\n", + "summary = {\"TP\": TP, \"TN\": TN, \"FP\": FP, \"FN\": FN,\n", + " \"TPR_recall\": TPR_recall, \"TNR\": TNR, \"NPV\": NPV, \"FPR\": FPR,\n", + " \"FDR_precision\": FDR_precision, \"Accuracy\": Accuracy}\n", + "print(summary)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "As we see, accuracy is quite high (0.83), but we can play with classifier parameters and with attributes in the data.\n", + "\n", + "For example we can easily delete such features as ID, Geb_mon, CNS, syndrome and Mediastine (ID and Geb_mon don't play any role and the rest features have the same values everywhere). Hypothetically, region also doesn't have a great influence." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "metadata": { + "collapsed": true + }, + "outputs": [], + "source": [ + "data = np.delete(data, [0, 3, 4, 10, 11, 14], 1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(380L,)\n", + "[[ 1. 0. 200.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 0. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 0. 0. 100.]\n", + " [ 0. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 200.]\n", + " [ 0. 1. 200.]\n", + " [ 0. 0. 200.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 0. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 0. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 0. 0. 200.]\n", + " [ 0. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 0. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 0. 1. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 1. 0. 100.]\n", + " [ 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"data_train, data_test = train_test_split(data, test_size=0.5, random_state=0)\n", + "target = [x[10] for x in data_train]\n", + "train = data_train[:, 0:10]\n", + "fitted_tree = clf.fit(train, target)\n", + "test = data_test[:, 0:10]\n", + "\n", + "predicted_probs = clf.predict_proba(test)\n", + "predicted_probs = predicted_probs.astype(int)\n", + "test_to_compare = np.array(data_test[:, 10])\n", + "print(test_to_compare.shape)\n", + "\n", + "compare = np.column_stack((predicted_probs, test_to_compare))\n", + "print(compare[:100, :])\n", + "\n", + "TP = 0\n", + "TN = 0\n", + "FP = 0\n", + "FN = 0\n", + "#class 100 is +, 200 is -\n", + "for row in compare:\n", + " if (row[0] == 1) & (row[2] == 100):\n", + " TP += 1\n", + " if (row[1] == 1) & (row[2] == 200):\n", + " TN += 1\n", + " if (row[1] == 1) & (row[2] == 100):\n", + " FN += 1\n", + " if (row[0] == 1) & (row[2] == 200):\n", + " FP += 1\n", + "\n", + "TPR_recall = TP/(TP+FN)\n", + "TNR = TN/(FP+TN)\n", + "NPV = TN/(TN+FN)\n", + 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a/manokhina/main.py b/manokhina/main.py new file mode 100644 index 0000000..dcb8fe3 --- /dev/null +++ b/manokhina/main.py @@ -0,0 +1,67 @@ +from __future__ import division +import numpy as np +from sklearn.cross_validation import train_test_split +from sklearn import tree + +data = np.genfromtxt('2008_100_200.csv', delimiter=";", skip_header=1) +print(data.shape) + +#removing nan +data = data[~np.isnan(data).any(axis=1)] +#or this way +#data = data[np.all(np.isfinite(data), axis=1)] + +#remove 0 class +data = data[np.logical_not(data[:, 16] == 0)] + +#check for deletions +print(data.shape) + +#check if nan detected +#print(np.isnan(X).any()) + +#create model +clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_features=3, max_depth=5, random_state=0) +data_train, data_test = train_test_split(data, test_size=0.5, random_state=0) +target = [x[16] for x in data_train] +train = data_train[:, 0:16] +fitted_tree = clf.fit(train, target) +test = data_test[:, 0:16] + +predicted_probs = 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