Застосування дерев прийняття рішень для прогнозування настання серцевих захворювань

Анотація

У роботі запропоновано використання дерева прийняття рішень для прогнозування виникнення серцево-судинних захворювань. У якості вхідних даних для побудови дерева прийняття рішень було використано набір даних з 12-ти основних факторів, а саме: вік, стать, характер болю в грудях, кров’яний тиск в стані спокою, рівень холестерину в крові, рівень цукру в крові, тип результату електрокардіограми у стані спокою, максимальний серцевий ритм зафіксований при огляді, наявність стенокардії при фізичному навантаженні, депресія ST сегменту спричинена фізичними вправами порівняно з відпочинком,  тип нахилу піку навантаження ST сегменту та факт виявлення хвороби серця в результаті діагностики. На основі вхідного набору даних побудована кореляційна матриця досліджуваних факторів. У вигляді таблиці наведено досліджувані фактори,  англомовні відповідники, а також діапазон їх допустимих значень. Наведено основні кроки алгоритму побудови дерева прийняття рішень. Отримана текстова інтерпретація дерева рішень із умовами переходу для вершин. Для оцінювання якості класифікації вхідних даних на основі дерева прийняття рішень наведено результат класифікації у вигляді матриці невідповідності. Проведена оцінка прецизійності та точності моделі. У якості співвідношення між чутливістю та специфічністю проведено ROC аналіз, за результатами якого встановлено площу під ROC кривою AUC = 0.9. Отримані значення AUC відповідають відмінній якості класифікації, що є передумовою для використання запропонованого дерева прийняття рішень для проектування інформаційно-діагностичної системи прогнозування ризику виникнення серцево-судинних захворювань серця.