Il mondo della scienza dei dati è in costante evoluzione, con nuovi modelli e tecniche che emergono regolarmente. Uno dei modelli più popolari e potenti nell’ambito del machine learning è il Random Forest. In questa analisi, ci concentriamo sull’utilizzo di Random Forest per prevedere i livelli di glucosio nel sangue, un’area cruciale della ricerca medica.

Il Contesto:

Il diabete è una malattia cronica che colpisce milioni di persone in tutto il mondo. La capacità di prevedere accuratamente i livelli di glucosio nel sangue può aiutare a gestire meglio la malattia e a prevenire complicanze gravi.

Il Dataset:

Abbiamo iniziato analizzando due set di dati che registrano vari parametri di salute e alimentazione. Dopo averli uniti, ci siamo resi conto della presenza di molti dati mancanti. Tuttavia, la grande sfida è stata la registrazione frequente, che non sempre coincideva con il momento del pasto, rendendo difficile avere una rappresentazione chiara dell’impatto del cibo sui livelli di glucosio.

Il Modello – Random Forest:

Il Random Forest è un insieme di alberi decisionali che prendono decisioni collettive per migliorare la precisione e ridurre l’overfitting. Utilizzando questo modello sul nostro dataset, abbiamo ottenuto un’accuratezza di circa il 57% quando abbiamo escluso i dati relativi all’esercizio fisico.

Uso di SMOTE per l’Equilibrio dei Dati:

Abbiamo notato un notevole squilibrio nelle classi del nostro set di dati. La classe “alta” per i livelli di glucosio era sovrarappresentata. Per gestire questo, abbiamo utilizzato una tecnica chiamata SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) per creare dati sintetici e bilanciare le nostre classi.

Conclusioni e Riflessioni:

Mentre il Random Forest ha mostrato una promettente capacità di predire i livelli di glucosio, il nostro modello potrebbe beneficiare di un dataset più bilanciato e di una raccolta di dati più mirata, registrando i livelli di glucosio un’ora prima e dopo ogni pasto.

Inoltre, con la crescente importanza dei dati sintetici, come suggerito da Gartner, potremmo anche considerare l’uso di Generative Adversarial Networks (GANs) per migliorare ulteriormente la qualità del nostro set di dati.

Infine, mentre la scienza dei dati offre soluzioni innovative per problemi complessi come la predizione dei livelli di glucosio, è essenziale continuare a lavorare con esperti del settore per garantire che questi modelli siano tanto precisi quanto etici.