Explorer les graphiques relatifs au traitement médicamenteux

Le projet exemple contient plusieurs ensembles de données et des exemples de flux de modélisation. Si vous ne disposez pas encore du projet exemple, reportez-vous à la rubrique Tutoriels pour créer le projet exemple. Suivez ensuite ces étapes pour ouvrir le projet exemple :

1. Dans le menu Navigation watsonx, sélectionnez Projets > Tous les projets.
2. Cliquez sur le projet « SPSS Modeler ».
3. Cliquez sur l'onglet Actifs pour afficher les ensembles de données et les flux du modélisateur.

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L'image suivante montre l'onglet Actifs du projet. Vous êtes maintenant prêt à travailler avec le modèle de flux associé à ce tutoriel.

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Traitement médicamenteux - Les graphiques exploratoires comprennent plusieurs nœuds. Suivez ces étapes pour examiner le nœud Data Asset :

1. Dans l'onglet Actifs, ouvrez le flux du modélisateur Traitement médicamenteux - Graphiques exploratoires et attendez que le canevas se charge.
2. Double-cliquez sur le drug1n.csv nœud. Ce nœud est un nœud Data Asset qui pointe vers le drug1n.csv fichier dans le projet.
3. Vérifiez les propriétés du format de fichier.
4. Facultatif : cliquez sur Aperçu des données pour voir l'ensemble complet des données.

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L'image suivante montre le nœud Data Asset. Vous êtes maintenant prêt à explorer les graphiques de distribution et d'audit des données.

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Vous pouvez voir quels facteurs peuvent influencer la Drugvariable cible. En tant que chercheur, vous savez que les concentrations de sodium et de potassium dans le sang sont des facteurs importants. Comme ces concentrations sont toutes deux des valeurs numériques, vous pouvez créer un nuage de points représentant le sodium par rapport au potassium qui utilise les catégories de médicaments comme superposition de couleurs. Suivez ces étapes pour créer et explorer le nuage de points :

1. Dans la section Graphiques de la palette, faites glisser le nœud Tracé sur le canevas.
2. Passez la souris sur le nœud, cliquez sur le bouton Modifier le titre, puis renommez-le Na v. K.
3. Connectez le nœud Plot au nœud de ressource drug1n.csv de données.
4. Double-cliquez sur Na v. Nœud K (Plot) pour modifier ses propriétés.
5. Dans la section Tracé, sélectionnez Na comme champ X, K comme champ Y, et dans la section Superposition, sélectionnez Drug comme champ Couleur.
6. Cliquez sur Enregistrer.
7. Passez la souris sur Na v. K (Plot) et cliquez sur l'icône Exécuter .
8. Dans le volet Sorties et modèles, cliquez sur Na v. K pour afficher les résultats.

Le graphique montre clairement un seuil. Pour les valeurs supérieures au seuil, le médicament Y est toujours le médicament approprié. Et pour les valeurs inférieures au seuil, le médicament Y n'est jamais le bon médicament. Ce seuil correspond au rapport entre le sodium (Na) et le potassium (K).

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L'image suivante montre le nuage de points. Vous êtes maintenant prêt à créer et à explorer le graphique Web.

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Comme de nombreux champs de données sont catégoriels, vous pouvez également essayer de tracer un graphique en toile d'araignée, qui met en évidence les associations entre les différentes catégories. Suivez ces étapes pour explorer un graphique Web :

1. Dans la section Graphiques de la palette, faites glisser le nœud Web sur le canevas et connectez-le au nœud de drug1n.csv ressource de données.
2. Double-cliquez sur le nœud Web pour modifier ses propriétés.
3. Dans la section Champs, cliquez sur Ajouter des colonnes. Sélectionnez les BP colonnes (pour la tension Drug artérielle) et.
4. Cliquez sur Enregistrer.
5. Passez la souris sur le nœud Web et cliquez sur l'icône Exécuter.
6. Dans le volet Sorties et modèles, cliquez sur la sortie Web pour afficher les résultats.

D'après le graphique, il semble que la drogue Y soit associée aux trois niveaux de pression artérielle. Ce résultat n'est pas surprenant; vous avez déjà déterminé la situation dans laquelle le médicament Y est le plus efficace.

Mais si vous mettez de côté le médicament Y pour vous concentrer sur les autres, vous pouvez voir que les médicaments A et B sont aussi associés à une pression artérielle haute. Les médicaments C et X sont quant à eux associés à une pression artérielle basse. Et une tension artérielle normale est associée à la prise de médicaments X. Cependant, vous ne savez toujours pas comment choisir entre les médicaments A et B ou entre les médicaments C et X, pour un patient spécifique. La modélisation peut aider dans ce cas.

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L'image suivante montre le graphique web. Vous êtes désormais prêt à explorer les visualisations avancées.

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Les sections précédentes utilisent différents types de nœuds graphiques. Une autre façon d'explorer les données est d'utiliser les visualisations avancées. Suivez ces étapes pour créer et explorer des graphiques avancés :

1. Dans la section Graphiques de la palette, faites glisser le nœud Graphiques sur le canevas et connectez-le au nœud de drug1n.csv ressource de données.
2. Double-cliquez sur le nœud Charts pour afficher ses propriétés.
3. Cliquez sur le bouton « Lancer le générateur de graphiques ».

   Ici, vous pouvez choisir et créer des graphiques avancés pour explorer vos données sous différents angles et identifier des tendances, des liens et des relations au sein de vos données. Essayez de créer quelques graphiques avant de revenir au flux du modélisateur.

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L'image suivante montre un exemple de graphique d' 3D. Vous êtes maintenant prêt à explorer le nœud Derive.

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Comme vous l'avez vu avec le nuage de points de la tâche 4, le rapport sodium/potassium semble permettre de prédire quand utiliser le médicament Y. Vous pouvez dériver un champ qui contient la valeur de ce ratio pour chaque enregistrement. Ce champ pourra s'avérer utile par la suite, lorsque vous construirez un modèle pour prédire quand utiliser chacun des cinq médicaments.

Suivez ces étapes pour explorer le nœud Derive :

1. Double-cliquez sur le nœud Na_to_K (Derive) pour modifier ses propriétés.
2. Regardez la section Expression. Na/K est l'expression utilisée car vous obtenez la nouvelle surface en divisant la valeur du sodium par la valeur du potassium.
   Vous pouvez également créer une expression en cliquant sur l'icône de la calculatrice pour ouvrir le générateur d'expressions, qui permet de créer des expressions de manière interactive à l'aide de listes intégrées de fonctions, d'opérandes et de champs ainsi que de leurs valeurs.
3. Cliquez sur Annuler pour revenir aux propriétés, puis cliquez à nouveau sur Annuler pour revenir au flux.
4. Dans la section Graphes de la palette, faites glisser le nœud Histogramme sur le canevas et connectez-le au nœud Na_to_K (Dérivé).
5. Double-cliquez sur le nœud Histogramme pour afficher ses propriétés.
6. Dans les propriétés du nœud Histogramme, spécifiez Na_to_K comme champ à tracer et Drug comme champ de superposition de couleurs.
7. Cliquez sur Enregistrer.
8. Passez la souris sur le nœud Histogramme, puis cliquez sur l'icône Exécuter .
9. Dans le volet Sorties et modèles, cliquez sur la sortie Histogramme pour afficher les résultats.

D'après le tableau, on peut conclure que lorsque la Na_to_K valeur est d'environ 15 ou plus, le médicament Y est le médicament de choix.

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L'image suivante montre l'histogramme. Vous êtes maintenant prêt à explorer les nœuds Filtre et Type.

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En explorant et en manipulant les données, vous pouvez formuler certaines hypothèses. Le rapport entre le sodium et le potassium dans le sang semble influer sur le choix du médicament, tout comme la pression artérielle. Mais vous ne pouvez pas encore expliquer totalement tous les liens existant entre ces facteurs. La modélisation peut apporter certaines réponses. Commencez par suivre ces étapes pour explorer les nœuds Filtre et Type :

1. Double-cliquez sur le nœud Champs à ignorer (filtre) pour afficher ses propriétés.
2. Étant donné que le champ dérivé Na_to_K est utilisé, les champs d'origine Na et K sont filtrés afin de ne pas être utilisés deux fois dans l'algorithme de modélisation.

   
3. Cliquez sur Annuler.
4. Double-cliquez sur le nœud Définir les types (Type) pour afficher ses propriétés.
5. Avec le nœud Type, vous pouvez indiquer les types de champs que vous utilisez et comment ils sont utilisés pour prédire les résultats. Notez que le rôle du Drug champ est défini sur Cible, ce qui indique que Drug est le champ que vous souhaitez prédire. Le rôle des autres champs est défini sur Entrée afin qu'ils soient utilisés comme prédicteurs.

   

6. Cliquez sur Annuler.

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L'image suivante illustre le déroulement. Vous êtes maintenant prêt à générer le modèle.

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Suivez ces étapes pour générer le modèle à l'aide d'un C5.0 nœud :

1. Passez la souris sur le nœud Drug ( C5.0 ) et cliquez sur l'icône Run .
2. Dans le volet Résultats et modèles, cliquez sur le modèle Médicament pour afficher les résultats.

   Le diagramme arborescent affiche l'ensemble des règles générées par le nœud d' C5.0 s sous forme d'arborescence. Maintenant, vous pouvez voir les pièces manquantes du puzzle. Pour les personnes présentant un rapport Na/K inférieur à 14.829 et une hypertension artérielle, l'âge détermine le choix du médicament. Pour les personnes présentant une faible pression artérielle, le taux de cholestérol semble être le prédicteur optimal.

   Vous pouvez passer le pointeur sur les différents noeuds de l'arbre pour révéler davantage de détails, tels que le nombre d'observations contenues dans chaque catégorie de pression artérielle, ainsi que leur pourcentage de confiance.

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L'image suivante montre le diagramme arborescent. Vous êtes maintenant prêt à créer un nœud Analyse.

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Suivez ces étapes pour évaluer la précision du modèle à l'aide d'un nœud Analyse :

1. Dans la section Outputs (Sorties) de la palette, faites glisser le nœud Analysis (Analyse) sur le canevas et connectez-le au nugget du modèle Drug ( C5.0 ).
2. Passez la souris sur le nœud Analyse et cliquez sur l'icône Exécuter.
3. Dans le volet Résultats et modèles, cliquez sur le résultat Analyse de [médicament] pour afficher les résultats.

   La sortie du nœud Analyse montre qu'avec cet ensemble de données artificiel, le modèle a correctement prédit le choix du médicament pour chaque enregistrement de l'ensemble de données. Avec un ensemble de données réelles, il est peu probable que vous obteniez une précision de 100 %, mais vous pouvez utiliser le nœud Analyse pour déterminer si le modèle est suffisamment précis pour votre application particulière.

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L'image suivante montre le résultat de l'analyse.

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