ECG心电信号的分类（MIT-BIH数据库）

基于随机森林和基于决策树的分类
最终结果分为6类，前期对MIT-BIH数据库中数据的提取和处理已完成。这里主要讲分类。

1. 决策树

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  # 导入DecisionTreeClassifier函数
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics  # 分类结果评价函数
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#先导入数据和标签
#data=....
#labels=....

#打乱顺序
num_example=data.shape[0]
arr=np.arange(num_example)
np.random.shuffle(arr)
data=data[arr]
labels=labels[arr]

#划分训练集、测试集、验证集8:2
#x指数据、y指标签
split_idx = int(0.8 * len(data))
x_train = data[:split_idx]
x_test =data[split_idx:]

assert len(data) == len(x_train)  + len(x_test)

split_idy = int(0.8 * len(labels))
y_train= labels[:split_idy]
y_test =labels[split_idy:]

assert len(data) == len(y_train)  + len(y_test)

 # 划分数据集
 # x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, random_state=0, train_size=0.8)
 #print('训练集和测试集 shape', x_train.shape, y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape)
model = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", random_state=42)  # 实例化模型DecisionTreeClassifier()
model.fit(x_train, y_train)  # 在训练集上训练模型
print(model)  # 输出模型

# 在测试集上测试模型
expected = y_test  # 测试样本的期望输出
predicted = model.predict(x_test)  # 测试样本预测

# 输出结果
print(metrics.classification_report(expected, predicted))  # 输出结果，精确度、召回率、f-1分数
print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))  # 混淆矩阵

# auc = metrics.roc_auc_score(y_test, predicted)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, predicted)  # 求精度
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

代码运行结果：Accuracy: 95.03%

2. 随机森林

通过集成学习的思想将多棵树集成的算法，基本单元是决策树。

Bagging+决策树=随机森林

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import metrics  # 分类结果评价函数
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
#import scipy.io as scio
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#从txt文件中导入ECG的数据和标签
#data=.....
#labels=.....

# 打乱顺序
num_example = data.shape[0]
arr = np.arange(num_example)
np.random.shuffle(arr)
data = data[arr]
labels = labels[arr]

target_name=['1','2','3','4','5','6']
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.3, random_state=1)

# 创建一个随机森林分类器的实例
randomforest = RandomForestClassifier(random_state=42, n_estimators=120)

# 利用训练集样本对分类器模型进行训练
randomforest.fit(x_train, y_train)
expected = y_test  # 测试样本的期望输出
predicted = randomforest.predict(x_test)  # 测试样本预测

# 画出训练后模型的混淆矩阵，方便观察训练的效果
plot_confusion_matrix(
    randomforest,
    x_test,
    y_test,
    display_labels=target_name,
    cmap="Blues",
    normalize="true",
)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, predicted)  # 求精度
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
plt.title("ECG classification results")
plt.show()

代码运行结果：Accuracy: 98.08%

3. k折交叉验证法

k折交叉验证用于模型调优，所有的数据都被用来训练会导致过拟合，k折交叉验证会缓解过拟合。
将数据分为k组，每次从训练集中抽取k份中的一份数据作为验证集，其余作为测试集，测试结果采用K组数据的平均值。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  # 导入DecisionTreeClassifier函数
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics  # 分类结果评价函数
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
#先导入数据和标签
#data=....
#labels=....

avg_accuracy=0
kf=KFold(n_splits=10)     #K折（这里取了10）
for train_index,test_index in kf.split(data):
 # print("Train:", train_index, "Validation:", test_index)
 x_train,x_test=data[train_index],data[test_index]
 y_train,y_test=labels[train_index],labels[test_index]

 # 划分数据集
 # x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, random_state=0, train_size=0.8)
 #print('训练集和测试集 shape', x_train.shape, y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape)
# #
 model = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=42)  # 实例化模型DecisionTreeClassifier()
 model.fit(x_train, y_train)  # 在训练集上训练模型
 print(model)  # 输出模型

 # 在测试集上测试模型
 expected = y_test  # 测试样本的期望输出
 predicted = model.predict(x_test)  # 测试样本预测

 # 输出结果
 print(metrics.classification_report(expected, predicted))  # 输出结果，精确度、召回率、f-1分数
 print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))  # 混淆矩阵

 # auc = metrics.roc_auc_score(y_test, predicted)
 accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, predicted)  # 求精度
 print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
 avg_accuracy +=accuracy

print("K fold average accuracy: {}".format(avg_accuracy/10))

代码运行结果：K fold average accuracy: 0.9476829658037712

4.数据降维：主成分分析（PCA）

在很对情形下，变量之间存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性，如果分别对某一个指标进行分析，这时不能完全利用数据中的信息。

主成分分析是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督）。 其主要用于降维。主要思想是将n维特征映射到k维上。

随机森林+PCA

from sklearn.decomposition import PCA
from typing import Any
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import metrics  # 分类结果评价函数
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
#import scipy.io as scio
import os
import numpy as np
#from sklearn.model_selection import KFold

#从txt文件中导入ECG的数据和标签
#data=.....
#labels=.....

# 打乱顺序
num_example = data.shape[0]
arr = np.arange(num_example)
np.random.shuffle(arr)
data = data[arr]
labels = labels[arr]

target_name=['1','2','3','4','5','6']
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.3, random_state=1)

# 创建一个随机森林分类器的实例
randomforest = RandomForestClassifier(random_state=42, n_estimators=120)

# 利用训练集样本对分类器模型进行训练
randomforest.fit(x_train, y_train)
expected = y_test  # 测试样本的期望输出
predicted = randomforest.predict(x_test)  # 测试样本预测

# 画出训练后模型的混淆矩阵，方便观察训练的效果
plot_confusion_matrix(
    randomforest,
    x_test,
    y_test,
    display_labels=target_name,
    cmap="Blues",
    normalize="true",
)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, predicted)  # 求精度
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
plt.title("ECG classification results")
plt.show()

降维后得到16维的数据
代码运行结果：Accuracy: 98.77%

决策树+PCA

# 打乱顺序
num_example = data.shape[0]
arr = np.arange(num_example)
np.random.shuffle(arr)
data = data[arr]
labels = labels[arr]
pca = PCA(n_components=16)   #降到16维
pca.fit(data)                  #训练
newX=pca.fit_transform(data)   #降维后的数据
# PCA(copy=True, n_components=2, whiten=False)
print(pca.explained_variance_ratio_)  #输出贡献率
# print(newX)                  #输出降维后的数据

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(newX, labels, test_size=0.3, random_state=0)
#
model = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", random_state=42)  # 实例化模型DecisionTreeClassifier()
model.fit(x_train, y_train)  # 在训练集上训练模型
print(model)  # 输出模型

# 在测试集上测试模型
expected = y_test  # 测试样本的期望输出
predicted = model.predict(x_test)  # 测试样本预测

# 输出结果
print(metrics.classification_report(expected, predicted))  # 输出结果，精确度、召回率、f-1分数
print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))  # 混淆矩阵

# auc = metrics.roc_auc_score(y_test, predicted)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, predicted)  # 求精度
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

代码运行结果：Accuracy: 95.67%

从上面的结果得出，决策树的效果稍弱于随机森林，用PCA对数据进行降维后，在对其进行分类，得到的效果会更好。