Comparative analysis of machine learning techniques in predicting heart attacks
Creators: name: Πεταρούδας, Μιλτιάδης Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Μηχανική μάθηση
Πρόβλεψη εμφραγμάτων
Ανάλυση δεδομένων
Machine learning
Heart attack predictions
Data analysis

description: The purpose of this dissertation is to assess and compare the performance of machine learning models used to predict heart attacks. The data used to perform the exploratory analysis originated from the UCI repository. The dataset consists of 14 different attributes associating with the existence of a heart condition for 303 patients in total. At first, Feature selection by the filter method (Pearson’s correlation and Mutual Information) was performed on the original dataset, resulting in 4 mores datasets from which some attributes were removed. Then using the 5 datasets we estimate the performance of 7 different machine learning models (logistic regression, K-NN, Naïve Bayes, Decision tree, Random Forest, ANN and SVM (linear, polynomial and sigmoid kernels)). For the comparison of the models 6 accuracy measures were used, accuracy, sensitivity, specificity, precision, F score and AUC. The results of the analysis indicate that the most accurate model out of all the cases is the SVM with a linear kernel on the dataset that the attribute oldpeak was omitted. The model is 85.56% accurate and has a balanced accuracy of 83.54%. The second most accurate models are the ANN and Naïve Bayes models with an accuracy of 84.44% and a balanced accuracy of 82.92%. Finally, the least accurate model with an accuracy of 61.63% is the K-NN algorithm. The lack of available open-source medical data regarding heart disease (and heart attacks) indicates the need for the creation and maintenance of a standard for keeping record of relevant data using uniform methods and definitions to enable merging and expanding datasets from different sources. That way more extensive research on machine learning applications would be possible, leading to more accurate predictive models.
description: Ο σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η εκτίμηση και σύγκριση της απόδοσης μοντέλων μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη εμφραγμάτων. Τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν για την ανάλυση προήλθαν από το UCI Repository και η ανάλυση τους έγινε με το στατιστικό εργαλείο R. Τα δεδομένα αποτελούνται από 14 διαφορετικά χαρακτηριστικά που σχετίζονται με την ύπαρξη καρδιακών προβλημάτων για 303 ασθενείς. Αρχικά , έγινε επιλογή στοιχείων (Feature selection) με τη μέθοδο του φίλτρου (Pearson’s correlation and Mutual Information) από το αρχικά δεδομένα. Το αποτέλεσμα μετά από την αφαίρεση στοιχείων ήταν 4 επιπλέον σύνολα δεδομένων. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήθηκαν τα 5 σύνολα δεδομένων για την εφαρμογή 7 διαφορετικών μοντέλων μηχανικής μάθησης (logistic regression, K-NN, Naïve Bayes, Decision tree, Random Forest, ANN and SVM (linear, polynomial and sigmoid kernels)). Για τη σύγκριση των μοντέλων χρησιμοποιήθηκαν 6 μετρικες ακρίβειας πρόβλεψης, accuracy, sensitivity, specificity, precision, F score and AUC. Τα αποτελέσματα της ανάλυσης υποδεικνύουν πως το πιο ακριβές από όλα τα μοντέλα που παράχθηκαν είναι το μοντέλο SVM with linear kernel με ακρίβεια 85,56% και σταθμισμένη ακρίβεια (F score) ίση με 83,54%. Τα δεύτερα πιο ακριβή μοντέλα είναι τα Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ΑΝΝ) και το μοντέλο Naïve Bayes, με ακρίβεια 84,44% και σταθμισμένη ακρίβεια 82,92%. Τέλος το μοντέλο με τις λιγότερο ακριβείς προβλέψεις στο 61,63% είναι το μοντέλο ΚΝΝ. Η έλλειψη ανοιχτών ιατρικών δεδομένων σχετικά με την ύπαρξη καρδιακών προβλημάτων (εμφραγμάτων), υποδηλώνουν την ανάγκη δημιουργίας ενός σταθερού τρόπου καταγραφής των συγκεκριμένων ιατρικών δεδομένων. Με αυτό τον τρόπο θα επεκταθούν οι βάσεις ιατρικών δεδομένων και θα είναι πιο αποτελεσματική η εφαρμογή της μηχανικής μάθησης ως μέσο πρόβλεψης καρδιακών εμφραγμάτων.