Newborns Weight Prediction

Neugeborene Gewichtsvorhersage und Klassifizierung

Hinweis: Dieses Repository teilt das Paarwerksprojekt zur Erfüllung der Programmierklasse für Master of Data Science -Kursarbeit.

Arbeitszusammenfassung

Das Geburtsgewicht ist das Gewicht des Babys, das unmittelbar nachdem es geboren wurde, und ein Geburtsgewicht des Babys ist ein starker Indikator für mütterliche und neugeborene Gesundheit und Ernährung. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) wird ein niedriges Geburtsgewicht unabhängig vom Schwangerschaftsalter als Geburtsgewicht von weniger als 2.500 Gramm oder 5,5 Pfund definiert. Der normale Gewichtsbereich für neugeborenes Baby sollte 2.500 Gramm (5,5 Pfund), weniger als 4.000 Gramm (8,8 Pfund) überschreiten. Niedriges Geburtsgewicht ist ein Ergebnis, das besorgniserregend war, da Kindersterblichkeitsraten und Geburtsfehlerrate für Babys mit niedrigem Geburtsgewicht sehr hoch sind. Niedriges Geburtsgewicht kann bei Frühgeborenen auftreten, die in einem Schwangerschaftsalter von weniger als 37 Wochen Schwangerschaft (die normale Länge einer Schwangerschaft 40 Wochen) oder bei Babys, die zur regulären Zeit geboren werden, aber unter Gewicht sind, auftreten. Baby mit größerem als der normale Gewichtsbereich wird als groß angesehen und würde das Risiko und die Schwierigkeiten während der Entbindung erhöhen. Es wäre so wichtig, dass der Arzt das Geburtsgewicht vorhersagen kann, anstatt sich ausschließlich auf Ultraschallergebnisse zu verlassen, damit sie im Voraus unterschiedliche Maßnahmen ergreifen und das Risiko während der Lieferung minimieren können. Obwohl Ultraschall für eine solche Vorhersage beitragen kann, könnte der Datenwissenschaftler dies auch im Voraus mit bestimmten Daten erkennen.

Ziele

Die Hauptziele dieses Projekts sind intuitiv. Wir haben es mit unterschiedlichen Aufgaben zu tun, indem wir als Zielvariablen Geburtsgewicht und Geburtsgewicht einnehmen. In der ersten Aufgabe wollen wir das Geburtsgewicht des Babys angesichts der historischen Gesundheit, der Gewohnheiten, der Schwangerschaftszeit und des Alters der Mutter vorhersagen. In der zweiten Aufgabe wollen wir klassifizieren, ob ein Baby untergewichtig, übergewichtig ist oder mit denselben Funktionen ein normales Gewicht aufweist. Somit werden in dieser Arbeit Regressions- und Klassifizierungsmodelle eingebaut.

Datenquellen

• Der verwendete Datensatz wird auf der Kaggle-Site gemeinsam genutzt: https://www.kaggle.com/competitions/csci-ml-s19-pa1/data
• Die Daten wurden 2008 mit 133422 Zeilen mit 125 Spalten gesammelt.
• Für die Regressionsaufgabe sind die Zielvariablen für unsere Studie das Geburtsgewicht von Säugling, Bgewicht , das aus Säulen dargestellt werden kann, nämlich bpound und springen, die das Geburtsgewicht in Pfund und Unzen getrennt bezeichnen.
• Für die Klassifizierungsaufgabe haben wir, da die Zielvariable in messbaren Metriken aufgezeichnet wird, die Kategorien des Geburtsgewichts gemäß den definierten Kategorien zu, um eine neue Spalte bweight_cond zu erstellen, um die Gruppierungen des Geburtsgewichts von Babys aufzuzeichnen.
• Babys mit niedrigem Geburtsgewicht sind diejenigen mit weniger als 5,5 Pfund. Große Babys mit einem Geburtsgewicht von mehr als 8,8 Pfund werden als übergewichtig eingestuft. Außerdem befindet sich das Baby im normalen Geburtsgewichtsbereich .

Rpubs

Die Codeskripte und Ergebnisse werden als R -Markdown -Dokumente in RSTUDIO übersetzt und auf RPUBs geteilt:
https://rpubs.com/s2003493/birthweight-analysis?