Newborns Weight Prediction

신생아 체중 예측 및 분류

참고 :이 저장소는 데이터 과학 교과 과정의 마스터를위한 프로그래밍 클래스를 이행 할 때 페어 워크 프로젝트를 공유합니다.

작업 요약

출생 체중은 아기가 태어난 직후에 취한 아기의 체중이며, 아기 출생 체중은 모성 및 새로 태어난 건강 및 영양의 강력한 지표입니다. 세계 보건기구 (WHO)에 따르면 저체중 체중은 임신 연령에 관계없이 2,500 그램 또는 5.5 파운드 미만의 출생 체중으로 정의됩니다. 새로 태어난 아기의 정상적인 체중 범위는 2,500 그램 (5.5 파운드)이지만 4,000 그램 (8.8 파운드) 미만을 초과해야합니다. 저체중 체중은 유아 사망률과 선천적 결함이 저체중 아기의 경우 매우 높기 때문에 우려되는 결과입니다. 임신 37 주 미만의 임신 연령 (임신의 정상 길이는 40 주)이거나 정규 시간에 태어나지 만 체중이있는 아기에서 저체중 체중이 발생할 수 있습니다. 정상 체중 범위보다 큰 아기는 크게 간주되며 배달 중 위험과 어려움을 증가시킵니다. 의사가 초음파 결과에만 의존하는 대신 출생 체중을 예측할 수있는 것이 매우 중요하므로 미리 다른 조치를 취하고 전달 중에 위험을 최소화 할 수 있습니다. 초음파는 그러한 예측에 도움이 될 수 있지만 데이터 과학자는 주어진 데이터로 미리 감지 할 수 있습니다.

목표

이 프로젝트의 주요 목표는 직관적입니다. 우리는 대상 변수로 출생 중량 및 출생 강의 수업을 받아 다양한 작업을 다루고 있습니다. 첫 번째 과제에서, 우리는 어머니의 역사적 건강, 습관, 임신 기간 및 나이에 대한 정보가 주어진 아기의 출생 체중을 예측하는 것을 목표로합니다. 두 번째 작업에서, 우리는 아기가 저체중인지, 과체중인지, 동일한 기능을 사용하여 정상적인 체중인지를 분류하는 것을 목표로합니다. 따라서 회귀 및 분류 모델은이 작업에 구축됩니다.

데이터 소스

• 사용 된 데이터 세트는 Kaggle 사이트에서 공유됩니다 : https://www.kaggle.com/competitions/csci-ml-s19-pa1/data
• 이 데이터는 2008 년에 125 개의 열이있는 133422 행으로 수집되었습니다.
• 회귀 작업 의 경우, 우리의 연구의 목표 변수는 유아의 출생 체중 인 Bweight , 즉 BPOUND 및 BOUNCE를 파운드 및 온스로 별도로 나타내는 BPOUND로 표현할 수 있습니다.
• 분류 작업 의 경우, 대상 변수가 측정 가능한 메트릭으로 기록되므로, 우리는 아기 출생 체중의 그룹을 기록하기 위해 새로운 열 bweight_cond를 만들 WHO를 만들기 위해 정의 된 범주에 따라 출생 체중 범주를 할당했습니다.
• 저체중 체중을 가진 아기는 5.5 파운드 미만의 아기입니다. 8.8 파운드를 초과하는 출생 체중이있는 큰 아기는 과체중 으로 분류됩니다. 그 외에도 아기는 정상적인 출생 체중 범위에 있습니다.

RPUB

코드 스크립트 및 결과는 Rstudio의 R Markdown 문서로 번역되어 RPUB에서 공유합니다.
https://rpubs.com/s2003493/birthweight-analysis?fbclid=iwar3yur0axet3pag5iqtnkzfxmzxbv8oiccm-bdokw70xdatgfhjemutnnu