Newborns Weight Prediction

Prédiction et classification du poids des nouveau-nés

Remarque: Ce référentiel partage le projet Pairwork dans la réalisation de la classe de programmation pour les cours Master of Data Science.

Résumé des travaux

Le poids à la naissance est le poids du bébé pris juste après sa naissance, et un poids de naissance de bébé est un indicateur fort de la santé et de la nutrition maternelles et neuves. Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), le faible poids à la naissance est défini comme le poids à la naissance de moins de 2 500 grammes ou 5,5 livres, quel que soit l'âge gestationnel. La plage de poids normale pour le bébé nouveau-né doit dépasser 2 500 grammes (5,5 livres) mais moins de 4 000 grammes (8,8 livres). Le faible poids à la naissance est un résultat qui a été préoccupant car les taux de mortalité infantile et les taux de malformations congénitales sont très élevés pour les bébés à faible poids à la naissance. Un faible poids à la naissance peut survenir chez des bébés prématurés qui sont livrés à un âge gestationnel inférieur à 37 semaines de grossesse (la durée normale d'une grossesse est de 40 semaines) ou chez les bébés nés à l'heure régulière mais en poids. Le bébé avec plus de la plage de poids normale est considéré comme important et augmenterait les risques et les difficultés pendant l'accouchement. Il serait si important que le médecin puisse prédire le poids à la naissance au lieu de se fier uniquement aux résultats des échographies, afin qu'il puisse prendre différentes mesures à l'avance et minimiser le risque pendant l'accouchement. Bien que l'échographie puisse aider à une telle prédiction, mais les data scientifiques pourraient également détecter cela à l'avance avec des données données.

Objectifs

Les principaux objectifs de ce projet sont intuitifs. Nous avons affaire à différentes tâches en prenant la classe de poids de naissance et de poids de naissance comme variables cibles. Dans la première tâche, nous visons à prédire le poids à la naissance du bébé étant donné des informations sur la santé historique, les habitudes, la période gestationnelle et l'âge de la mère. Dans la deuxième tâche, nous visons à classer si un bébé est insuffisant, en surpoids ou a un poids normal en utilisant les mêmes fonctionnalités. Ainsi, les modèles de régression et de classification sont construits dans ce travail.

Sources de données

• L'ensemble de données utilisé est partagé sur le site de Kaggle: https://www.kaggle.com/competitions/csci-ml-s19-pa1/data
• Les données ont été collectées en 2008 avec 133422 lignes avec 125 colonnes.
• Pour la tâche de régression , les variables cibles pour notre étude sont le poids à la naissance du nourrisson, le bodin qui peut être représenté à partir de colonnes, à savoir BPound et rebond qui dénotent séparément le poids de la naissance en livres et en once.
• Pour la tâche de classification , puisque la variable cible est enregistrée dans des mesures mesurables, nous avons attribué les catégories de poids de naissance selon les catégories définies par qui créer une nouvelle colonne Bweight_Cond pour enregistrer les groupements de poids de naissance pour bébé.
• Les bébés ayant un faible poids à la naissance sont ceux avec moins de 5,5 livres. Les gros bébés avec un poids de naissance dépassant 8,8 livres sont classés en surpoids . En plus de cela, le bébé est dans la plage normale de poids à la naissance .

Rpubs

Les scripts et résultats de code sont traduits par R Markdown Documents dans RStudio et partagés sur RPUBS:
https://rpubs.com/s2003493/birthweight-analysis?fbclid=iwar3yur0axet3pag5iqtnkzfxmzxbv8oicm-bdokw70xxdatgfhjemutnnu