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KNN - Doenças Cardiovasculares

O Pré-Processamento já foi feito e pode ser encontrado em: Árvore de Decisão

Objetivo

Avaliar a relação entre a idade e o colesterol dos pacientes e como essas variáveis podem ser utilizadas para prever risco de doença cardíaca (HeartDisease), utilizando o algoritmo de classificação K-Nearest Neighbors (KNN).

Variáveis Utilizadas

Para gerar a fronteira de decisão e facilitar a interpretação dos resultados, escolhemos as variáveis:

Age (Idade): fator de risco importante e diretamente associado a doenças cardiovasculares.

Cholesterol (Colesterol sérico): medido em mg/dl. Níveis altos de colesterol podem indicar risco de acúmulo de placas nas artérias, levando à aterosclerose e maior chance de infarto.

Essas variáveis foram escolhidas porque idade e colesterol estão entre os indicadores mais relevantes na literatura médica para estimar risco cardíaco.

Metodologia

No pré-processamento, foi necessário a normalização de Age e Cholesterol para trazer ambos para a mesma escala (0 e 1). Depois, fiz a separação e o teste.

A aplicação do KNN foi com k=3. Ou seja, o modelo classifica um paciente conforme a classe mais frequente entre seus 3 vizinhos mais próximos.

Resultados Obtidos

  • Doença cardíaca presente (1): 0.55 (55%)
  • Doença cardíaca ausente (0): 0.44 (44%)
  • Acurácia obtida: 0.89 (89%)

Interpretação

  • Não há uma separação linear clara entre idade, colesterol e risco de doença cardíaca.

  • O KNN conseguiu aproveitar pequenas variações locais e capturar regiões de maior risco, mesmo com sobreposição de dados.

  • A alta acurácia (0.89) sugere que, mesmo com apenas duas variáveis, já é possível obter uma predição relevante.

  • Contudo, na prática clínica, idade e colesterol não são suficientes isoladamente para um diagnóstico: outros fatores como pressão arterial, diabetes, histórico familiar e estilo de vida devem ser considerados.

Conclusões

O modelo KNN aplicado em Age vs Cholesterol obteve 89% de acurácia, mostrando que essas variáveis trazem informações relevantes, mas não são suficientes sozinhas para explicar completamente a ocorrência de doenças cardíacas.