【python】python心理健康医学数据分析与逻辑回归预测（源码+数据集+论文）【独一无二】

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【python】python心理健康医学数据分析与逻辑回归预测（源码+数据集+论文）【独一无二】

目录

【python】python心理健康医学数据分析与逻辑回归预测（源码+数据集+论文）【独一无二】
一、设计要求
设计需求文档
项目概述
目标

二、模型创建
1. 数据预处理
2. 特征选择
3. 划分数据集
4. 选择模型与训练
5. 预测与评估

三、可视化分析
1. 性别与心理健康治疗的关系
2. 家庭精神健康史与治疗的关系
3. 室内活动时间与压力水平的关系
4. 职业类型与社交互动困难的关系
5. 性别、国家和职业分布
6. 压力感受分布

一、设计要求

设计需求文档

项目概述

本项目旨在分析心理健康相关数据集，通过可视化分析和机器学习模型，识别影响心理健康治疗的关键因素，并构建一个预约管理系统，以便为用户提供心理健康服务。

目标

通过数据可视化展示心理健康数据中的关键关系。
构建和评估逻辑回归模型，以预测用户是否需要心理健康治疗。
设计一个预约管理系统，以便用户可以预约心理健康服务。

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二、模型创建

以下是针对每个代码块的详细文字描述，帮助理解每个步骤的目的和实现过程。

1. 数据预处理

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 读取数据
df = pd.read_csv('Mental Health Dataset.csv')

# 数据清洗：去除缺失值
df = df.dropna()

# 分类变量转换为数值
label_encoder = LabelEncoder()

# 略.. 至少10行代码
# 略.. 至少10行代码
# 略.. 至少10行代码

描述:
这一部分代码的主要目的是对数据进行预处理。首先，通过pd.read_csv读取心理健康数据集。接着，使用dropna()方法去除包含缺失值的行，以确保模型训练的数据完整性。然后，通过LabelEncoder将所有分类变量（如性别、国家、职业等）转换为数值型数据，这样可以保证模型能够正确处理这些特征。

2. 特征选择

# 移除不必要的列
df = df.drop(columns=['Timestamp', 'Days_Indoors'])

# 检查是否有非数值列
for column in df.columns:
    if df[column].dtype == object:
        # 略.. 至少10行代码
		# 略.. 至少10行代码
		# 略.. 至少10行代码

描述:
在特征选择阶段，代码移除了不必要的列，例如时间戳（Timestamp）和室内活动天数（Days_Indoors），因为这些特征对模型的预测没有直接影响。接下来，代码循环检查数据框中的每一列，确认是否还有非数值型数据，确保所有特征都是数值型，这样模型才能正确处理。

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3. 划分数据集

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 特征和标签
X = df.drop('treatment', axis=1)
y = df['treatment']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

描述:
这一部分代码首先将数据集中的特征和标签分开。特征变量（X）包含除treatment外的所有列，而标签变量（y）是目标变量treatment。接着，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集（70%）和测试集（30%），这使得模型可以在一部分数据上进行训练，并在另一部分数据上进行评估，以测试其泛化能力。

4. 选择模型与训练

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练模型
# 略..至少10行代码
# 略.. 至少10行代码
# 略.. 至少10行代码
model.fit(X_train, y_train)

描述:
在这一部分中，逻辑回归模型被选为分类算法。使用LogisticRegression类创建模型实例，并设置最大迭代次数为1000，以确保模型有足够的时间收敛。然后，使用训练集（X_train和y_train）对模型进行拟合，使其学习特征与标签之间的关系。

5. 预测与评估

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 预测
# 略.. 至少10行代码
# 略.. 至少10行代码
# 略.. 至少10行代码

# 评估模型
print(classification_report(y_test, y_pred))

Appointment(Alice, Dr. Smith, Single, 30) Appointment(Bob, Dr. Smith,
Repeat, 45) Appointment(Charlie, Dr. Johnson, Emergency, 60) Column
treatment is non-numeric and needs to be converted or dropped
precision recall f1-score support
No 0.71 0.68 0.70 42726
Yes 0.70 0.72 0.71 43423

accuracy	-	-	0.70	86149
macro avg	0.70	0.70	0.70	86149
weighted avg	0.70	0.70	0.70	86149

# 绘制混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(conf_mat, annot=True, fmt='d')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

描述:
在预测与评估阶段，首先使用训练好的模型对测试集进行预测，生成预测结果y_pred。接下来，利用classification_report函数输出模型的性能指标，包括准确率、召回率和F1-score等，从多个维度评估模型的分类效果。然后，通过confusion_matrix生成混淆矩阵，并使用seaborn绘制热图，直观展示模型在正类和负类上的预测效果，以便分析模型的强项与弱点。