diff --git a/.github/workflows/ruff.yml b/.github/workflows/ruff.yml new file mode 100644 index 0000000..b6849ce --- /dev/null +++ b/.github/workflows/ruff.yml @@ -0,0 +1,21 @@ +# .github/workflows/ruff.yml +name: Ruff Check + +on: [push, pull_request] + +jobs: + lint: + runs-on: ubuntu-latest + steps: + - uses: actions/checkout@v3 + + - name: Install Python & Ruff + run: | + pip install ruff + + - name: Lint + run: ruff check . + + - name: Format check + run: ruff format --check . + diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 68bc17f..8d65512 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -1,4 +1,19 @@ -# Byte-compiled / optimized / DLL files +# Customized utilities log files +lohrasb.log + +# macOS system files +.DS_Store +.AppleDouble +.LSOverride + +# macOS folder attributes +Icon? +._* +.Spotlight-V100 +.Trashes +*.swp + +# Python bytecode __pycache__/ *.py[cod] *$py.class @@ -6,155 +21,65 @@ __pycache__/ # C extensions *.so -# Distribution / packaging -.Python -build/ -develop-eggs/ -dist/ -downloads/ -eggs/ -.eggs/ -lib/ -lib64/ -parts/ -sdist/ -var/ -wheels/ -share/python-wheels/ -*.egg-info/ -.installed.cfg -*.egg -MANIFEST +# Virtual environments +.venv/ +env/ +venv/ +ENV/ +env.bak/ +venv.bak/ +.python-version -# PyInstaller -# Usually these files are written by a python script from a template -# before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. -*.manifest -*.spec +# Poetry local config +poetry.toml -# Installer logs -pip-log.txt -pip-delete-this-directory.txt +# VS Code settings +.vscode/ + +# Jupyter and IPython +.ipynb_checkpoints/ +profile_default/ +ipython_config.py -# Unit test / coverage reports -htmlcov/ +# Testing and coverage +.coverage +.cache/ +.pytest_cache/ .tox/ .nox/ -.coverage -.coverage.* -.cache nosetests.xml coverage.xml *.cover *.py,cover .hypothesis/ -.pytest_cache/ -cover/ -# Translations -*.mo -*.pot +# Build artifacts +build/ +dist/ +*.egg-info/ +.eggs/ +*.egg +MANIFEST -# Django stuff: +# Logs and misc *.log -local_settings.py -db.sqlite3 -db.sqlite3-journal - -# Flask stuff: -instance/ -.webassets-cache - -# Scrapy stuff: -.scrapy - -# Sphinx documentation -docs/_build/ - -# PyBuilder -.pybuilder/ -target/ - -# Jupyter Notebook -.ipynb_checkpoints - -# IPython -profile_default/ -ipython_config.py - -# pyenv -# For a library or package, you might want to ignore these files since the code is -# intended to run in multiple environments; otherwise, check them in: -# .python-version - -# pipenv -# According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control. -# However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies -# having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not -# install all needed dependencies. -#Pipfile.lock - -# poetry -# Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control. -# This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more -# commonly ignored for libraries. -# https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control -#poetry.lock - -# pdm -# Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control. -#pdm.lock -# pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it -# in version control. -# https://pdm.fming.dev/#use-with-ide -.pdm.toml - -# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm -__pypackages__/ - -# Celery stuff -celerybeat-schedule -celerybeat.pid - -# SageMath parsed files -*.sage.py - -# Environments -.env -.venv -env/ -venv/ -ENV/ -env.bak/ -venv.bak/ - -# Spyder project settings -.spyderproject -.spyproject - -# Rope project settings -.ropeproject +*.pot +*.mo +*.spec +*.pyd +*.pyo -# mkdocs documentation +# Site builds /site -# mypy +# Static analysis .mypy_cache/ .dmypy.json -dmypy.json - -# Pyre type checker .pyre/ - -# pytype static type analyzer .pytype/ # Cython debug symbols cython_debug/ -# PyCharm -# JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can -# be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore -# and can be added to the global gitignore or merged into this file. For a more nuclear -# option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder. -#.idea/ +# Environment variables +.env diff --git a/.ruff.toml b/.ruff.toml new file mode 100644 index 0000000..17a2c6f --- /dev/null +++ b/.ruff.toml @@ -0,0 +1,14 @@ +# .ruff.toml + +line-length = 120 +target-version = "py310" + +[lint] +select = ["E", "F", "I", "B", "UP", "SIM"] +ignore = ["F541"] + +[format] +docstring-code-format = true + +[lint.per-file-ignores] +"data/make_cardio_train_pickle.py" = ["UP009"] \ No newline at end of file diff --git a/Dockerfile b/Dockerfile new file mode 100644 index 0000000..aee06d6 --- /dev/null +++ b/Dockerfile @@ -0,0 +1,22 @@ +# hash:sha256:6b212c24ad89ce60c5ad110a4239f9ecf823f2ab367e9fff719539640ecd4b5b +FROM registry.codeocean.com/codeocean/py-r:python3.10.12-R4.3.2-JupyterLab4.0.10-RStudiorstudio-server-2023.12.0-369-ubuntu22.04 + +ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive + +RUN pip3 install -U --no-cache-dir \ + catboost==1.2.5 \ + category-encoders==2.6.3 \ + fasttreeshap==0.1.6 \ + lightgbm==4.5.0 \ + lohrasb==4.2.0 \ + matplotlib==3.8.4 \ + numpy==1.21.6 \ + optuna-integration==3.6.0 \ + pandas==1.3.5 \ + ray==2.7.1 \ + scikit-learn==1.0.2 \ + seaborn \ + shap==0.42.1 \ + tune-sklearn==0.5.0 \ + xgboost==2.1.1 \ + zoish==5.0.4 diff --git a/Makefile b/Makefile new file mode 100644 index 0000000..05f86b7 --- /dev/null +++ b/Makefile @@ -0,0 +1,9 @@ +# Makefile + +format: + ruff format . + +lint: + ruff check . + +check: format lint diff --git a/README.md b/README.md index 79d4248..1160d2c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,129 @@ -# CAD_meta_prediction +
+

+Meta-Prediction of Coronary Artery Disease Risk +

-CAD Meta-Prediction is a machine learning pipeline for the meta-prediction of coronary artery disease (CAD), focusing on assessing the 10-year risk. It integrates clinical, genetic, and lifestyle data, employing advanced algorithms for accurate risk prediction. The project features a risk stratification system, model interpretability, comprehensive validation, and a user-friendly interface. It serves as a valuable tool for researchers and clinicians in understanding and managing CAD risk. +[![DOI](https://img.shields.io/badge/DOI-pending-blue.svg)](https://doi.org/) +[![Python version](https://img.shields.io/badge/Python-3.10--3.11-blue.svg)](https://github.com/TorkamaniLab/CAD_meta_prediction) +[![MIT license](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](https://github.com/TorkamaniLab/CAD_meta_prediction/blob/main/LICENSE) +[![Open Source](https://img.shields.io/badge/Open-Source-orange.svg)](https://github.com/TorkamaniLab/CAD_meta_prediction/blob/main/LICENSE) +[![GitHub latest commit](https://badgen.net/github/last-commit/TorkamaniLab/CAD_meta_prediction)](https://github.com/TorkamaniLab/CAD_meta_prediction/commits) + +
+ + +## Description + +This repository provides the core **machine learning codebase** used in our *Nature Medicine* publication: +**“Meta-prediction of coronary artery disease risk”** +🔗 [https://www.nature.com/articles/s41591-025-03648-0](https://www.nature.com/articles/s41591-025-03648-0) + +Our study introduces a novel **meta-prediction framework** that integrates genetic and non-genetic factors - unmodifiable and modifiable risk profiles - into a unified prediction system for 10-year incident CAD. This repository shares **key components of the ML pipeline**. + +![CAD_meta_prediction](./img/NatMed_metaprediction_fig1b.png?raw=true "CAD_meta_prediction") + + +### Cite us +> Chen SF, et al. *Meta-prediction of coronary artery disease risk*. Nature Medicine. 2025. [DOI: 10.1038/s41591-025-03648-0](https://doi.org/10.1038/s41591-025-03648-0). +
+📎 BibTeX + +```bibtex +@article{chen2025metapred, + title={Meta-prediction of coronary artery disease risk}, + author={Chen, Shang-Fu and Lee, Sang Eun and Sadaei, Hossein Javedani and Park, Jun-Bean and Khattab, Ahmed and Chen, Jei-Fu and Henegar, Corneliu and Wineinger, Nathan E. and Muse, Evan D. and Torkamani, Ali}, + journal={Nature Medicine}, + year={2025}, + month={Apr}, + publisher={Nature Portfolio}, + doi={10.1038/s41591-025-03648-0}, + url={https://www.nature.com/articles/s41591-025-03648-0} +} +``` +
+ + +## Assets + +This codebase includes components for **training individual prediction models**, such as CAD diagnoses and biomarker estimations. A consistent pipeline used across multiple prediction tasks to enable meta-feature generation, which feeds into our final CAD risk model and trained the final model: + +- Compatible with tested tree-based ML models: **XGBoost**, **LightGBM**, **CatBoost** +- Custom utilities: + - [`zoish`](https://github.com/TorkamaniLab/zoish): SHAP-based feature importance wrapper built on `fasttreeshap` + - [`lohrasb`](https://github.com/TorkamaniLab/lohrasb): Optuna-based hyperparameter tuner (TPE + Hyperband) + +These individual models were used to generate meta-features feeding into our final CAD risk prediction framework. + + +## Environment Configuration + +This project requires **Python >=3.10** and uses [Poetry](https://python-poetry.org/) for dependency management. If you prefer `pip`, a `requirements.txt` is also provided. + +### Using Poetry +```bash +poetry install +``` + +### Using pip +```bash +pip install -r requirements.txt +``` + +### Dependencies +Main runtime dependencies: +``` +catboost==1.2.5 +category-encoders==2.6.3 +fasttreeshap==0.1.6 +lightgbm==4.5.0 +lohrasb==4.2.0 +matplotlib==3.8.4 +numpy==1.21.6 +optuna-integration==3.6.0 +pandas>=1.3.5 +ray==2.7.1 +scikit-learn==1.0.2 +seaborn +shap==0.42.1 +tune-sklearn==0.5.0 +xgboost==1.7.5 +zoish==5.0.4 +``` + +## Usage + +You may either run the provided notebook or invoke the command-line interface: + +### Option 1: Run the tutorial notebook +A reproducible example is provided in [`Tutorial_Notebook.ipynb`](./Tutorial_Notebook.ipynb), demonstrating model training and SHAP analysis. + +### Option 2: Run the pipeline via CLI +The CLI expects a `.pkl` file containing a preprocessed `pandas.DataFrame` with appropriate data types. It must include: +- A target column matching `--y_label` +- An ID column matching `--id_col` + +
+Sample Data + +This project uses the publicly available [Cardiovascular Disease dataset](https://www.kaggle.com/datasets/sulianova/cardiovascular-disease-dataset) as an example. The input file `data/typed_cardio_train.pkl` is generated by `data/make_cardio_train_pickle.py` and tracked with Git LFS. + +
+ + +#### Example command: +```bash +python -u meta_prediction_estimator.py \ + --y_label "cardio" \ + --input_pickle_fp "data/typed_cardio_train.pkl" \ + --id_col "id" \ + --pkg "xgb" \ + --estimator_type "classifier" \ + --n_features 5 \ + --n_trials 100 +``` + +The pipeline will produce: +1. A trained pipeline object (including the best estimator): +`final_pipeline__xgb_classifier__cardio.joblib` +1. A SHAP-based feature importance file (mean absolute SHAP values per feature): +`shap__xgb_classifier__cardio__preselect.tsv` diff --git a/Tutorial_Notebook.ipynb b/Tutorial_Notebook.ipynb new file mode 100644 index 0000000..9c929d2 --- /dev/null +++ b/Tutorial_Notebook.ipynb @@ -0,0 +1,756 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "id": "82af4cd9-96cb-48b6-b8c8-6598da74a25e", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Tutorial Notebook" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "95951a04-00f8-423e-9fc5-151fe59fe814", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 0. Setup" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "id": "f5e5754f-8cf5-4733-9711-e07681c064b6", + "metadata": { + "execution": { + "iopub.execute_input": "2025-04-14T09:34:38.162890Z", + "iopub.status.busy": "2025-04-14T09:34:38.162395Z", + "iopub.status.idle": "2025-04-14T09:34:38.283110Z", + "shell.execute_reply": "2025-04-14T09:34:38.281571Z", + "shell.execute_reply.started": "2025-04-14T09:34:38.162851Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "%load_ext autoreload\n", + "%autoreload 2" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "id": "ca03021c-ea04-4003-bf2e-b84ceb7c25f2", + "metadata": { + "execution": { + "iopub.execute_input": "2025-04-14T09:34:48.877935Z", + "iopub.status.busy": "2025-04-14T09:34:48.877090Z", + "iopub.status.idle": "2025-04-14T09:34:48.978165Z", + "shell.execute_reply": "2025-04-14T09:34:48.977342Z", + "shell.execute_reply.started": "2025-04-14T09:34:48.877887Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import fasttreeshap\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import pandas as pd\n", + "import shap\n", + "\n", + "from src.utils import _eval_pred, _fit_pipeline, _get_X_y_idx, _set_train_test" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "id": "20f5c7f5-97f4-4058-9e4e-089b1ba9bc32", + "metadata": { + "execution": { + "iopub.execute_input": "2025-04-14T09:34:50.390916Z", + "iopub.status.busy": "2025-04-14T09:34:50.390314Z", + "iopub.status.idle": "2025-04-14T09:34:50.473422Z", + "shell.execute_reply": "2025-04-14T09:34:50.472687Z", + "shell.execute_reply.started": "2025-04-14T09:34:50.390839Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "y_label = \"cardio\"\n", + "id_col = \"id\"\n", + "trainer = (\"xgb\", \"classifier\")\n", + "n_features = 5\n", + "n_trials = 100" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "id": "ba548b09-7631-4854-af28-e3189403988d", + "metadata": { + "execution": { + "iopub.execute_input": "2025-04-14T09:34:51.107892Z", + "iopub.status.busy": "2025-04-14T09:34:51.107287Z", + "iopub.status.idle": "2025-04-14T09:34:51.323275Z", + "shell.execute_reply": "2025-04-14T09:34:51.321923Z", + "shell.execute_reply.started": "2025-04-14T09:34:51.107847Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idagegenderheightweightap_hiap_locholesterolglucsmokealcoactivecardio
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\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id age gender height weight ap_hi ap_lo cholesterol gluc smoke alco \\\n", + "0 0 18393 2 168 62.0 110 80 1 1 0 0 \n", + "1 1 20228 1 156 85.0 140 90 3 1 0 0 \n", + "2 2 18857 1 165 64.0 130 70 3 1 0 0 \n", + "3 3 17623 2 169 82.0 150 100 1 1 0 0 \n", + "4 4 17474 1 156 56.0 100 60 1 1 0 0 \n", + "\n", + " active cardio \n", + "0 1 0 \n", + "1 1 1 \n", + "2 0 1 \n", + "3 1 1 \n", + "4 0 0 " + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"data/cardio_train.csv\", sep=\";\")\n", + "categorical_cols = [\"gender\", \"cholesterol\", \"gluc\", \"smoke\", \"alco\", \"active\", \"cardio\"]\n", + "df[categorical_cols] = df[categorical_cols].astype(\"object\")\n", + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "275cd86f-ad93-4bd3-8b5b-271505813198", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 1. ML pipeline execution" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "id": "5842c3ef-ee21-4fd8-b85b-08999d151737", + "metadata": { + "execution": { + "iopub.execute_input": "2025-04-14T09:34:52.194305Z", + "iopub.status.busy": "2025-04-14T09:34:52.193719Z", + "iopub.status.idle": "2025-04-14T09:34:52.316950Z", + "shell.execute_reply": "2025-04-14T09:34:52.316163Z", + "shell.execute_reply.started": "2025-04-14T09:34:52.194263Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "input data shape: (70000, 12)\n", + "input outcome shape: (70000, 1)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "X, y, idx = _get_X_y_idx(df=df, id_col=id_col, y_label=y_label, trainer=trainer)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "id": "57410856-e664-4d1f-afa8-e1561b21b234", + "metadata": { + "execution": { + "iopub.execute_input": "2025-04-14T09:34:53.106601Z", + "iopub.status.busy": "2025-04-14T09:34:53.106004Z", + "iopub.status.idle": "2025-04-14T09:34:53.509942Z", + "shell.execute_reply": "2025-04-14T09:34:53.509201Z", + "shell.execute_reply.started": "2025-04-14T09:34:53.106557Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "X_train, X_test, y_train, y_test, _, idx_test = _set_train_test(trainer, X, y, idx)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "id": "67b45d5e-be39-44a0-845f-d96eae7fd9ea", + "metadata": { + "execution": { + "iopub.execute_input": "2025-04-14T09:34:53.843497Z", + "iopub.status.busy": "2025-04-14T09:34:53.843057Z", + "iopub.status.idle": "2025-04-14T10:09:19.599445Z", + "shell.execute_reply": "2025-04-14T10:09:19.598030Z", + "shell.execute_reply.started": "2025-04-14T09:34:53.843459Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "measure_of_accuracy = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')\n", + "\n", + "pre-SHAP init:\n", + "- X_train.shape:(56000, 12)\n", + "- y_train.shape(56000, 1)\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[I 2025-04-14 02:34:54,303] A new study created in memory with name: feature_selection\n", + "[I 2025-04-14 02:34:58,723] Trial 0 finished with value: 0.39237277234486095 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 3, 'learning_rate': 0.13103143857073918, 'max_bin': 18, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 5, 'n_estimators': 101, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 1, 'scale_pos_weight': 17.485604649374103}. Best is trial 0 with value: 0.39237277234486095.\n", + "[I 2025-04-14 02:35:17,571] Trial 1 finished with value: 0.6141272396326733 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 3, 'learning_rate': 0.21295346204423066, 'max_bin': 17, 'max_depth': 15, 'min_child_weight': 1, 'n_estimators': 160, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 5, 'reg_lambda': 5, 'scale_pos_weight': 12.890009117909408}. Best is trial 1 with value: 0.6141272396326733.\n", + "[I 2025-04-14 02:35:20,435] Trial 2 finished with value: 0.4916348062611655 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.2097761202517568, 'max_bin': 5, 'max_depth': 3, 'min_child_weight': 7, 'n_estimators': 148, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 0, 'reg_lambda': 2, 'scale_pos_weight': 5.118779399302703}. 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Best is trial 4 with value: 0.6709452020067602.\n", + "[I 2025-04-14 02:36:47,886] Trial 7 finished with value: 0.5593058128844335 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.05515358833959278, 'max_bin': 15, 'max_depth': 12, 'min_child_weight': 7, 'n_estimators': 233, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 5, 'scale_pos_weight': 5.422197066627347}. Best is trial 4 with value: 0.6709452020067602.\n", + "[I 2025-04-14 02:36:54,328] Trial 8 finished with value: 0.6896100889762675 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 3, 'learning_rate': 0.11854857706667998, 'max_bin': 12, 'max_depth': 6, 'min_child_weight': 3, 'n_estimators': 152, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 2, 'reg_lambda': 1, 'scale_pos_weight': 2.034739088094842}. Best is trial 8 with value: 0.6896100889762675.\n", + "[I 2025-04-14 02:37:01,141] Trial 9 finished with value: 0.5675239942564929 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.058206993267502054, 'max_bin': 10, 'max_depth': 3, 'min_child_weight': 6, 'n_estimators': 332, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 0, 'reg_lambda': 5, 'scale_pos_weight': 3.5387843031212034}. Best is trial 8 with value: 0.6896100889762675.\n", + "[I 2025-04-14 02:37:11,087] Trial 10 finished with value: 0.7243495473392597 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 8, 'learning_rate': 0.2891443836497367, 'max_bin': 13, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 12, 'n_estimators': 209, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 3, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 0.6137157311801136}. 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Best is trial 11 with value: 0.7405451661545805.\n", + "[I 2025-04-14 02:40:10,993] Trial 23 finished with value: 0.7044401146545871 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 0, 'learning_rate': 0.23349433124494837, 'max_bin': 14, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 11, 'n_estimators': 327, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 2, 'reg_lambda': 4, 'scale_pos_weight': 0.37157020628328397}. Best is trial 11 with value: 0.7405451661545805.\n", + "[I 2025-04-14 02:40:19,386] Trial 24 finished with value: 0.5287016743712776 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 7, 'learning_rate': 0.18921548163869245, 'max_bin': 10, 'max_depth': 6, 'min_child_weight': 11, 'n_estimators': 224, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 4, 'reg_lambda': 4, 'scale_pos_weight': 4.852803968975351}. 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Best is trial 35 with value: 0.7421222992904408.\n", + "[I 2025-04-14 02:42:27,468] Trial 39 finished with value: 0.46351540202545327 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.1033790599952069, 'max_bin': 7, 'max_depth': 6, 'min_child_weight': 7, 'n_estimators': 160, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 7.052914810344706}. Best is trial 35 with value: 0.7421222992904408.\n", + "[I 2025-04-14 02:42:30,763] Trial 40 finished with value: 0.6203505681969592 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 7, 'learning_rate': 0.13388478657478833, 'max_bin': 4, 'max_depth': 4, 'min_child_weight': 5, 'n_estimators': 118, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 5, 'reg_lambda': 5, 'scale_pos_weight': 2.9521636656283796}. 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Best is trial 41 with value: 0.7439058525305812.\n", + "[I 2025-04-14 02:43:33,685] Trial 45 finished with value: 0.7387952302631579 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 3, 'learning_rate': 0.03864523625144625, 'max_bin': 11, 'max_depth': 6, 'min_child_weight': 6, 'n_estimators': 192, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 0.8038965275968406}. Best is trial 41 with value: 0.7439058525305812.\n", + "[I 2025-04-14 02:43:45,808] Trial 46 finished with value: 0.7329550045839273 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 3, 'learning_rate': 0.03229110793944815, 'max_bin': 11, 'max_depth': 8, 'min_child_weight': 3, 'n_estimators': 226, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 0.7654442022696697}. 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Best is trial 41 with value: 0.7439058525305812.\n", + "[I 2025-04-14 02:49:51,849] Trial 75 finished with value: 0.6123183002160801 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.09403143341179873, 'max_bin': 18, 'max_depth': 6, 'min_child_weight': 6, 'n_estimators': 167, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 2, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 3.1058230000799467}. Best is trial 41 with value: 0.7439058525305812.\n", + "[I 2025-04-14 02:50:02,696] Trial 76 finished with value: 0.7373351527851923 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 5, 'learning_rate': 0.11085328682737822, 'max_bin': 11, 'max_depth': 8, 'min_child_weight': 5, 'n_estimators': 187, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 2, 'reg_lambda': 4, 'scale_pos_weight': 0.8470109960621885}. 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Best is trial 11 with value: 0.7365687271937125.\n", + "[I 2025-04-14 03:03:32,693] Trial 31 finished with value: 0.7369640760236575 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 5, 'learning_rate': 0.276705806015854, 'max_bin': 11, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 11, 'n_estimators': 225, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 4, 'scale_pos_weight': 1.2301547010590816}. Best is trial 31 with value: 0.7369640760236575.\n", + "[I 2025-04-14 03:03:38,325] Trial 32 finished with value: 0.7297759118879015 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 4, 'learning_rate': 0.2825637700164559, 'max_bin': 11, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 10, 'n_estimators': 228, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 1.5555920433501955}. 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Best is trial 31 with value: 0.7369640760236575.\n", + "[I 2025-04-14 03:03:50,623] Trial 35 finished with value: 0.7351023373276269 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 7, 'learning_rate': 0.22682798087492667, 'max_bin': 13, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 11, 'n_estimators': 288, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 2, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 1.1616839101368512}. Best is trial 31 with value: 0.7369640760236575.\n", + "[I 2025-04-14 03:03:54,918] Trial 36 finished with value: 0.5129906154731039 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 7, 'learning_rate': 0.22900834301957523, 'max_bin': 13, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 9, 'n_estimators': 227, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 2, 'scale_pos_weight': 4.556389311797756}. Best is trial 31 with value: 0.7369640760236575.\n", + "[I 2025-04-14 03:03:58,190] Trial 37 finished with value: 0.6277928486978412 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 7, 'learning_rate': 0.19610555004816338, 'max_bin': 4, 'max_depth': 3, 'min_child_weight': 12, 'n_estimators': 294, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 0, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 2.880895295614895}. Best is trial 31 with value: 0.7369640760236575.\n", + "[I 2025-04-14 03:04:02,926] Trial 38 finished with value: 0.7371226958584289 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.14357562512053712, 'max_bin': 9, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 5, 'n_estimators': 186, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 0.954649553463295}. Best is trial 38 with value: 0.7371226958584289.\n", + "[I 2025-04-14 03:04:06,982] Trial 39 finished with value: 0.4520955388836055 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.13450814714025686, 'max_bin': 17, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 5, 'n_estimators': 179, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 2, 'reg_lambda': 2, 'scale_pos_weight': 7.139297544141311}. Best is trial 38 with value: 0.7371226958584289.\n", + "[I 2025-04-14 03:04:11,912] Trial 40 finished with value: 0.6447882861770482 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.10538823485135408, 'max_bin': 12, 'max_depth': 10, 'min_child_weight': 5, 'n_estimators': 134, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 1, 'reg_lambda': 3, 'scale_pos_weight': 2.8105467467493503}. 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Best is trial 52 with value: 0.7372978976337516.\n", + "[I 2025-04-14 03:06:02,231] Trial 59 finished with value: 0.7116145833333334 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 5, 'learning_rate': 0.09734877596758283, 'max_bin': 11, 'max_depth': 11, 'min_child_weight': 2, 'n_estimators': 205, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 5, 'reg_lambda': 4, 'scale_pos_weight': 0.6831587464439648}. Best is trial 52 with value: 0.7372978976337516.\n", + "[I 2025-04-14 03:06:08,451] Trial 60 finished with value: 0.6876593163352887 and parameters: {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'gamma': 6, 'learning_rate': 0.1309191077685006, 'max_bin': 10, 'max_depth': 8, 'min_child_weight': 5, 'n_estimators': 187, 'n_jobs': -1, 'random_state': 19920722, 'reg_alpha': 4, 'reg_lambda': 4, 'scale_pos_weight': 2.248262470119418}. 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0000000..fcc6341 --- /dev/null +++ b/data/typed_cardio_train.pkl @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:e2775cdb1985cfae42075ab71d8c5d66b3e20f88c528ffb3ca414d2a50b44334 +size 4342634 diff --git a/estimator.py b/estimator.py deleted file mode 100644 index 33575a8..0000000 --- a/estimator.py +++ /dev/null @@ -1,93 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python3 - -import sys -import psutil -import argparse -import numpy as np -import logging -from utils import * - -def parse_arguments(): - parser = argparse.ArgumentParser(description="Model training and testing script.", - usage="%(prog)s --y_lbl --step ['base', 'final'] --n_features --pkg ['xgb', 'cat', 'lgb'] --final_round --test --base_n_features --n_trials \nUse -h or --help to display help.") - - parser.add_argument('--y_lbl', required=True, help='Label Y') - parser.add_argument('--step', default='base', choices=['base', 'final'], help='Step to execute') - parser.add_argument('--n_features', type=int, default=10, 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execute_model_workflow(args.n_features, args.n_trials, dfs, base_excluded, cus_drop_cols, y_label, training_round, "base_fit", trainer, training_configs) - test_acc_dict[training_round] = test_acc - log_ram_usage("base_fit") - - dfs, y_label, cus_drop_cols, trainer, training_rounds, training_configs = load_config("base_predict", args.y_lbl, args.pkg, args.final_round, pre_df, col_dict) - for training_round in training_rounds: - y_pred, pred_acc = execute_model_workflow(args.n_features, args.n_trials, dfs, base_excluded, cus_drop_cols, y_label, training_round, "base_predict", trainer, training_configs, test_acc = test_acc_dict[training_round]) - log_ram_usage("base_predict") - - elif args.step == "final": - dfs, y_label, cus_drop_cols, trainer, training_rounds, training_configs = load_config("final", args.y_lbl, args.pkg, args.final_round, pre_df, col_dict) - y_pred, acc = execute_model_workflow(args.n_features, args.n_trials, dfs, base_excluded, cus_drop_cols, y_label, training_rounds[0], "final", trainer, training_configs, base_n_features = args.base_n_features) - log_ram_usage("final") - - else: - sys.exit(f"Invalid step {args.step}") - -if __name__ == "__main__": - - print('\n'.join(['\t', - '\t##################################', - '\t# #', - '\t# CAD Meta-prediction #', - '\t# #', - '\t# Torkamani_Lab #', - '\t# #', - '\t# Main Contributor: Shaun Chen #', - '\t# Last Modified: 2023-12-05 #', - '\t# #', - '\t##################################', - '\t', - ])) - - main() diff --git a/expected_output/final_pipeline__xgb_classifier__cardio.joblib b/expected_output/final_pipeline__xgb_classifier__cardio.joblib new file mode 100644 index 0000000..9450f57 Binary files /dev/null and b/expected_output/final_pipeline__xgb_classifier__cardio.joblib differ diff --git a/expected_output/shap__xgb_classifier__cardio__preselect.tsv b/expected_output/shap__xgb_classifier__cardio__preselect.tsv new file mode 100644 index 0000000..9b2cdb9 --- /dev/null +++ b/expected_output/shap__xgb_classifier__cardio__preselect.tsv @@ -0,0 +1,13 @@ +column_name abs_mean_shap +ap_hi 0.8406461 +age 0.2794825 +cholesterol 0.23126376 +weight 0.107283734 +ap_lo 0.08963405 +active 0.07262705 +alco 0.051115148 +gluc 0.03622755 +id 0.027549895 +smoke 0.022976741 +gender 0.022402074 +height 0.017180031 diff --git a/hyperparams.py b/hyperparams.py deleted file mode 100644 index 9954c14..0000000 --- a/hyperparams.py +++ /dev/null @@ -1,106 +0,0 @@ -import xgboost as xgb -from catboost import CatBoostClassifier, CatBoostRegressor -import lightgbm as lgb -# from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor -# from sklearn.linear_model import LogisticRegression, LinearRegression - - -global classifiers, regressors, estimators_dict, params_dict -classifiers = [("xgb", "classifier"), ("lgb", "classifier"), ("cat", "classifier"), ("rf", "classifier"), ("lm", "classifier")] -regressors = [("xgb", "regressor"), ("lgb", "regressor"), ("cat", "regressor"), ("rf", "regressor"), ("lm", "regressor")] - - -global estimators_dict -estimators_dict = { - # classifer - ("xgb", "classifier"): xgb.XGBClassifier(), - ("lgb", "classifier"): lgb.LGBMClassifier(), - ("cat", "classifier"): CatBoostClassifier(), - # ("rf", "classifier"): RandomForestClassifier(), - # ("lm", "classifier"): LogisticRegression(), - - #regressor - ("xgb", "regressor"): xgb.XGBRegressor(), - ("lgb", "regressor"): lgb.LGBMRegressor(), - ("cat", "regressor"): CatBoostRegressor(), - # ("rf", "regressor"): RandomForestRegressor(), - # ("lm", "regressor"): LinearRegression(), -} - - -global params_dict -params_dict = { - ("xgb", "classifier"): { - "objective": ["binary:logistic"], - "eval_metric": ["auc"], - "gamma": [1e-8, 10], - "learning_rate": [0.001, 0.3], - "max_bin": [2, 20], - "max_depth": [4, 50], - "min_child_weight": [0, 15], - # https://machinelearningmastery.com/tune-number-size-decision-trees-xgboost-python/ - # https://stackoverflow.com/questions/65983344/how-to-choose-the-values-of-n-estimators-and-seed-in-xgbregressor - "n_estimators": [50, 500], - "n_jobs": [-1, -1], - "random_state": [19920722, 19920722], - "reg_alpha": [0, 10], - "reg_lambda": [0, 10], - "scale_pos_weight": [0.5, 20], ## 5/95; 95/5 - }, - - ("lgb", "classifier"): { - "boosting_type": ["gbdt"], - "num_leaves": [10, 100], - "learning_rate": [0.001, 0.3], - "n_estimators": [50, 500], - "reg_alpha": [0, 10], - "reg_lambda": [0, 10], - "random_state": [19920722, 19920722], - "n_jobs": [-1, -1], - }, - - ("cat", "classifier"): { - "eval_metric": ["Logloss"], - "random_seed": [19920722, 19920722], - "depth": [4, 10], - "loss_function": ["Logloss"], - "learning_rate": [0.001, 0.3], - 'verbose': [False, False], - }, - - ("xgb", "regressor"): { - "objective": ["reg:squarederror"], - "gamma": [1e-8, 10], - "learning_rate": [0.001, 0.3], - "max_bin": [2, 20], - "max_depth": [4, 50], - "min_child_weight": [0, 15], - "n_estimators": [50, 500], - "n_jobs": [-1, -1], - "random_state": [19920722, 19920722], - "reg_alpha": [0, 10], - "reg_lambda": [0, 10], - "scale_pos_weight": [0.5, 20], ## 5/95; 95/5 - }, - - ("lgb", "regressor"): { - "boosting_type": ["gbdt"], - "num_leaves": [10, 500], - "learning_rate": [0.001, 0.3], - "n_estimators": [50, 500], - "reg_alpha": [0, 10], - "reg_lambda": [0, 10], - "random_state": [19920722, 19920722], - "n_jobs": [-1, -1], - }, - - ("cat", "regressor"): { - "eval_metric": ["RMSE"], - "random_seed": [19920722, 19920722], - "depth": [4, 10], - "loss_function": ["RMSE"], - "learning_rate": [0.001, 0.3], - 'verbose': [False, False], - }, -} - diff --git a/img/NatMed_metaprediction_fig1b.png b/img/NatMed_metaprediction_fig1b.png new file mode 100644 index 0000000..897d652 Binary files /dev/null and b/img/NatMed_metaprediction_fig1b.png differ diff --git a/meta_prediction_estimator.py b/meta_prediction_estimator.py new file mode 100644 index 0000000..aef3e8b --- /dev/null +++ b/meta_prediction_estimator.py @@ -0,0 +1,75 @@ +#!/usr/bin/env python3 + +import argparse +import logging + +import numpy as np + +from src.utils import execute_model + +np.random.seed(19920722) +logging.basicConfig(level=logging.ERROR, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s") + + +def parse_arguments(): + parser = argparse.ArgumentParser( + description="Model training and testing script.", + formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter, + ) + + parser.add_argument("--y_label", required=True, help="Label Y", metavar="LABEL") + parser.add_argument("--input_pickle_fp", required=True, help="Input PICKLE file path", metavar="INPUT") + parser.add_argument("--id_col", required=True, help="ID column", metavar="ID_COL") + parser.add_argument( + "--pkg", + default="xgb", + choices=["xgb", "cat", "lgb"], + help="Package to use: one of {xgb, cat, lgb}", + metavar="PKG", + ) + parser.add_argument( + "--estimator_type", + default="classifier", + choices=["classifier", "regressor"], + help="Type of estimator: one of {classifier, regressor}", + metavar="EST_TYPE", + ) + parser.add_argument("--n_features", type=int, default=10, help="Number of features", metavar="N") + parser.add_argument("--n_trials", type=int, default=100, help="Number of hyperparameter tuning trials", metavar="N") + return parser.parse_args() + + +def main(): + args = parse_arguments() + + execute_model( + y_label=args.y_label, + input_pickle_fp=args.input_pickle_fp, + id_col=args.id_col, + n_features=args.n_features, + n_trials=args.n_trials, + trainer=(args.pkg, args.estimator_type), + ) + + +if __name__ == "__main__": + print( + "\n".join( + [ + "\t", + "\t##################################", + "\t# #", + "\t# CAD Meta-prediction #", + "\t# #", + "\t# Torkamani_Lab #", + "\t# #", + "\t# Main Contributor: Shaun Chen #", + "\t# Last Modified: 2025-04-14 #", + "\t# #", + "\t##################################", + "\t", + ] + ) + ) + + main() diff --git a/poetry.lock b/poetry.lock new file mode 100644 index 0000000..c2c63f0 --- /dev/null +++ b/poetry.lock @@ -0,0 +1,6138 @@ +# This file is automatically @generated by Poetry 2.1.2 and should not be changed by hand. + +[[package]] +name = "aiosignal" +version = "1.3.2" +description = "aiosignal: a list of registered asynchronous callbacks" +optional = false +python-versions = ">=3.9" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "aiosignal-1.3.2-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:45cde58e409a301715980c2b01d0c28bdde3770d8290b5eb2173759d9acb31a5"}, + {file = "aiosignal-1.3.2.tar.gz", hash = "sha256:a8c255c66fafb1e499c9351d0bf32ff2d8a0321595ebac3b93713656d2436f54"}, +] + +[package.dependencies] +frozenlist = ">=1.1.0" + +[[package]] +name = "alembic" +version = "1.14.1" +description = "A database migration tool for SQLAlchemy." +optional = false +python-versions = ">=3.8" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "alembic-1.14.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:1acdd7a3a478e208b0503cd73614d5e4c6efafa4e73518bb60e4f2846a37b1c5"}, + {file = "alembic-1.14.1.tar.gz", hash = "sha256:496e888245a53adf1498fcab31713a469c65836f8de76e01399aa1c3e90dd213"}, +] + +[package.dependencies] +Mako = "*" +SQLAlchemy = ">=1.3.0" +typing-extensions = ">=4" + +[package.extras] +tz = ["backports.zoneinfo ; python_version < \"3.9\"", "tzdata"] + +[[package]] +name = "ansi2html" +version = "1.9.2" +description = "Convert text with ANSI color codes to HTML or to LaTeX" +optional = false +python-versions = ">=3.7" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "ansi2html-1.9.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:dccb75aa95fb018e5d299be2b45f802952377abfdce0504c17a6ee6ef0a420c5"}, + {file = "ansi2html-1.9.2.tar.gz", hash = "sha256:3453bf87535d37b827b05245faaa756dbab4ec3d69925e352b6319c3c955c0a5"}, +] + +[package.extras] +docs = ["mkdocs", "mkdocs-material", "mkdocs-material-extensions", "mkdocstrings", "mkdocstrings-python", "pymdown-extensions"] +test = ["pytest", "pytest-cov"] + +[[package]] +name = "anyio" +version = "4.9.0" +description = "High level compatibility layer for multiple asynchronous event loop implementations" +optional = false +python-versions = ">=3.9" +groups = ["dev"] +files = [ + {file = "anyio-4.9.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:9f76d541cad6e36af7beb62e978876f3b41e3e04f2c1fbf0884604c0a9c4d93c"}, + {file = "anyio-4.9.0.tar.gz", hash = "sha256:673c0c244e15788651a4ff38710fea9675823028a6f08a5eda409e0c9840a028"}, +] + +[package.dependencies] +exceptiongroup = {version = ">=1.0.2", markers = "python_version < \"3.11\""} +idna = ">=2.8" +sniffio = ">=1.1" +typing_extensions = {version = ">=4.5", markers = "python_version < \"3.13\""} + +[package.extras] +doc = ["Sphinx (>=8.2,<9.0)", "packaging", "sphinx-autodoc-typehints (>=1.2.0)", "sphinx_rtd_theme"] +test = ["anyio[trio]", "blockbuster (>=1.5.23)", "coverage[toml] (>=7)", "exceptiongroup (>=1.2.0)", "hypothesis (>=4.0)", "psutil (>=5.9)", "pytest (>=7.0)", "trustme", "truststore (>=0.9.1) ; python_version >= \"3.10\"", "uvloop (>=0.21) ; platform_python_implementation == \"CPython\" and platform_system != \"Windows\" and python_version < \"3.14\""] +trio = ["trio (>=0.26.1)"] + +[[package]] +name = "aplr" +version = "10.8.0" +description = "Automatic Piecewise Linear Regression" +optional = false +python-versions = ">=3.8" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "aplr-10.8.0-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:da7b62a44de5f932744193ae1ef3557f73af2f1b3b28f9b2b412874a17c919d8"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp310-cp310-macosx_11_0_x86_64.whl", hash = "sha256:deae0974979a3f1d82e226199e24a67b7a7cadd67c20457c9a025beb3cbe4267"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl", hash = "sha256:dd4f4c63d78748f5c360ca5b947872faaac681e448da56e54ad0b2a119bf2fb2"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:fd404748c190559f83e1751ee5c2f938d11960e21778b5c1338ccf0ffef7aed1"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp310-cp310-win32.whl", hash = "sha256:dbed11bc12a9399c7dfd04fb3911924dda8701f1bb178433bb247e7de9a2beea"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp310-cp310-win_amd64.whl", hash = "sha256:0f0fc233a04f710278a9bd243042cef3f00956cca56abd0d8dc230dcb4750049"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp311-cp311-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:d55408355c936120356fe0cabc7fe519afdf1e422eddf493a01944c5c9bd6d37"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp311-cp311-macosx_11_0_x86_64.whl", hash = "sha256:84e1734579da52714a6b1da71bc84947baf44df7788b23075d1a2c877d46f91a"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl", hash = "sha256:bf7c406c8037aa918e944da027e039fc42e2a7eddba727c882217654ff4725bd"}, + {file = "aplr-10.8.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:24963d44494c7fed9e6ed8296279d79ede5daa28beca510514e0664714abf8f2"}, + {file = 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{file = "imageio-2.37.0.tar.gz", hash = "sha256:71b57b3669666272c818497aebba2b4c5f20d5b37c81720e5e1a56d59c492996"}, +] + +[package.dependencies] +numpy = "*" +pillow = ">=8.3.2" + +[package.extras] +all-plugins = ["astropy", "av", "imageio-ffmpeg", "numpy (>2)", "pillow-heif", "psutil", "rawpy", "tifffile"] +all-plugins-pypy = ["av", "imageio-ffmpeg", "pillow-heif", "psutil", "tifffile"] +build = ["wheel"] +dev = ["black", "flake8", "fsspec[github]", "pytest", "pytest-cov"] +docs = ["numpydoc", "pydata-sphinx-theme", "sphinx (<6)"] +ffmpeg = ["imageio-ffmpeg", "psutil"] +fits = ["astropy"] +full = ["astropy", "av", "black", "flake8", "fsspec[github]", "gdal", "imageio-ffmpeg", "itk", "numpy (>2)", "numpydoc", "pillow-heif", "psutil", "pydata-sphinx-theme", "pytest", "pytest-cov", "rawpy", "sphinx (<6)", "tifffile", "wheel"] +gdal = ["gdal"] +itk = ["itk"] +linting = ["black", "flake8"] +pillow-heif = ["pillow-heif"] +pyav = ["av"] +rawpy = ["numpy (>2)", "rawpy"] +test = ["fsspec[github]", "pytest", "pytest-cov"] +tifffile = ["tifffile"] + +[[package]] +name = "imbalanced-learn" +version = "0.12.4" +description = "Toolbox for imbalanced dataset in machine learning." +optional = false +python-versions = "*" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "imbalanced-learn-0.12.4.tar.gz", hash = "sha256:8153ba385d296b07d97e0901a2624a86c06b48c94c2f92da3a5354827697b7a3"}, + {file = "imbalanced_learn-0.12.4-py3-none-any.whl", hash = "sha256:d47fc599160d3ea882e712a3a6b02bdd353c1a6436d8d68d41b1922e6ee4a703"}, +] + +[package.dependencies] +joblib = ">=1.1.1" +numpy = ">=1.17.3" +scikit-learn = ">=1.0.2" +scipy = ">=1.5.0" +threadpoolctl = ">=2.0.0" + +[package.extras] +docs = ["keras (>=2.4.3)", "matplotlib (>=3.1.2)", "memory-profiler (>=0.57.0)", "numpydoc (>=1.5.0)", "pandas (>=1.0.5)", "pydata-sphinx-theme (>=0.13.3)", "seaborn (>=0.9.0)", "sphinx (>=6.0.0)", "sphinx-copybutton (>=0.5.2)", "sphinx-design (>=0.5.0)", "sphinx-gallery (>=0.13.0)", 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"Read metadata from Python packages" +optional = false +python-versions = ">=3.7" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "importlib_metadata-6.7.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:cb52082e659e97afc5dac71e79de97d8681de3aa07ff18578330904a9d18e5b5"}, + {file = "importlib_metadata-6.7.0.tar.gz", hash = "sha256:1aaf550d4f73e5d6783e7acb77aec43d49da8017410afae93822cc9cca98c4d4"}, +] + +[package.dependencies] +zipp = ">=0.5" + +[package.extras] +docs = ["furo", "jaraco.packaging (>=9)", "jaraco.tidelift (>=1.4)", "rst.linker (>=1.9)", "sphinx (>=3.5)", "sphinx-lint"] +perf = ["ipython"] +testing = ["flufl.flake8", "importlib-resources (>=1.3) ; python_version < \"3.9\"", "packaging", "pyfakefs", "pytest (>=6)", "pytest-black (>=0.3.7) ; platform_python_implementation != \"PyPy\"", "pytest-checkdocs (>=2.4)", "pytest-cov", "pytest-enabler (>=1.3)", "pytest-mypy (>=0.9.1) ; platform_python_implementation != \"PyPy\"", "pytest-perf (>=0.9.2)", "pytest-ruff"] + +[[package]] +name = "importlib-resources" +version = "6.5.2" +description = "Read resources from Python packages" +optional = false +python-versions = ">=3.9" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "importlib_resources-6.5.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:789cfdc3ed28c78b67a06acb8126751ced69a3d5f79c095a98298cd8a760ccec"}, + {file = "importlib_resources-6.5.2.tar.gz", hash = "sha256:185f87adef5bcc288449d98fb4fba07cea78bc036455dd44c5fc4a2fe78fed2c"}, +] + +[package.extras] +check = ["pytest-checkdocs (>=2.4)", "pytest-ruff (>=0.2.1) ; sys_platform != \"cygwin\""] +cover = ["pytest-cov"] +doc = ["furo", "jaraco.packaging (>=9.3)", "jaraco.tidelift (>=1.4)", "rst.linker (>=1.9)", "sphinx (>=3.5)", "sphinx-lint"] +enabler = ["pytest-enabler (>=2.2)"] +test = ["jaraco.test (>=5.4)", "pytest (>=6,!=8.1.*)", "zipp (>=3.17)"] +type = ["pytest-mypy"] + +[[package]] +name = "iniconfig" +version = "2.1.0" +description = "brain-dead simple config-ini parsing" +optional = false +python-versions = ">=3.8" +groups = ["main", "dev"] +files = [ + {file = "iniconfig-2.1.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:9deba5723312380e77435581c6bf4935c94cbfab9b1ed33ef8d238ea168eb760"}, + {file = "iniconfig-2.1.0.tar.gz", hash = "sha256:3abbd2e30b36733fee78f9c7f7308f2d0050e88f0087fd25c2645f63c773e1c7"}, +] + +[[package]] +name = "interface-meta" +version = "1.3.0" +description = "`interface_meta` provides a convenient way to expose an extensible API with enforced method signatures and consistent documentation." +optional = false +python-versions = ">=3.7,<4.0" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "interface_meta-1.3.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:de35dc5241431886e709e20a14d6597ed07c9f1e8b4bfcffde2190ca5b700ee8"}, + {file = "interface_meta-1.3.0.tar.gz", hash = "sha256:8a4493f8bdb73fb9655dcd5115bc897e207319e36c8835f39c516a2d7e9d79a1"}, +] + +[[package]] +name = "interpret" +version = "0.6.6" +description = "Fit interpretable models. 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Explain blackbox machine learning." +optional = false +python-versions = "*" +groups = ["main"] +files = [ + {file = "interpret_core-0.6.6-py3-none-any.whl", hash = "sha256:b0f5f20c580afeecb10b7db06fccb0db5dabc401f427d27f54c645d7a2fab7bf"}, + {file = "interpret_core-0.6.6.tar.gz", hash = "sha256:8641f2b9d2791c8f68445a98952ded1347b0e46d5be28de30bf538a3bba2fbdc"}, +] + +[package.dependencies] +aplr = {version = ">=10.6.1", optional = true, markers = "extra == \"aplr\""} +dash = {version = ">=1.0.0", optional = true, markers = "extra == \"dash\""} +dash-core-components = {version = ">=1.0.0", optional = true, markers = "extra == \"dash\""} +dash-cytoscape = {version = ">=0.1.1", optional = true, markers = "extra == \"dash\""} +dash-html-components = {version = ">=1.0.0", optional = true, markers = "extra == \"dash\""} +dash-table = {version = ">=4.1.0", optional = true, markers = "extra == \"dash\""} +dill = {version = ">=0.2.5", optional = true, markers = "extra == \"shap\""} +gevent = {version = ">=1.3.6", optional = true, markers = "extra == \"dash\""} +ipykernel = {version = ">=4.10.0", optional = true, markers = "extra == \"notebook\""} +ipython = {version = ">=5.5.0", optional = true, markers = "extra == \"notebook\""} +joblib = ">=0.11" +numpy = ">=1.11.1" +pandas = ">=0.19.2" +plotly = {version = ">=3.8.1", optional = true, markers = "extra == \"plotly\""} +psutil = {version = ">=5.6.2", optional = true, markers = "extra == \"debug\""} +requests = {version = ">=2.19.0", optional = true, markers = "extra == \"dash\""} +SALib = {version = ">=1.3.3", optional = true, markers = "extra == \"sensitivity\""} +scikit-learn = ">=0.18.1" +scipy = ">=0.18.1" +shap = {version = ">=0.28.5", optional = true, markers = "extra == \"shap\""} + +[package.extras] +aplr = ["aplr (>=10.6.1)"] +dash = ["dash (>=1.0.0)", "dash-core-components (>=1.0.0)", "dash-cytoscape (>=0.1.1)", "dash-html-components (>=1.0.0)", "dash-table (>=4.1.0)", "gevent (>=1.3.6)", "requests (>=2.19.0)"] +debug = ["psutil (>=5.6.2)"] +lime = ["lime (>=0.1.1.33)"] +notebook = ["ipykernel (>=4.10.0)", "ipython (>=5.5.0)"] +plotly = ["plotly (>=3.8.1)"] +sensitivity = ["SALib (>=1.3.3)"] +shap = ["dill (>=0.2.5)", "shap (>=0.28.5)"] +skoperules = ["skope-rules (>=1.0.1)"] +testing = ["ipywidgets (>=7.4.2)", "jupyter (>=1.0.0)", "nbconvert (>=5.4.1)", "pytest (>=4.3.0)", "pytest-cov (>=2.6.1)", "pytest-runner (>=4.4)", "pytest-xdist (>=1.29)", "ruff (>=0.1.2)", "scikit-learn (>=1.0.0)", "selenium (>=3.141.0)"] +treeinterpreter = ["treeinterpreter (>=0.2.2)"] + +[[package]] +name = "ipykernel" +version = "6.29.5" +description = "IPython Kernel for Jupyter" +optional = false +python-versions = ">=3.8" +groups = ["main", "dev"] +files = [ + {file = "ipykernel-6.29.5-py3-none-any.whl", hash = "sha256:afdb66ba5aa354b09b91379bac28ae4afebbb30e8b39510c9690afb7a10421b5"}, + {file = "ipykernel-6.29.5.tar.gz", hash = "sha256:f093a22c4a40f8828f8e330a9c297cb93dcab13bd9678ded6de8e5cf81c56215"}, +] + +[package.dependencies] +appnope = {version = "*", markers = "platform_system == \"Darwin\""} +comm = ">=0.1.1" +debugpy = ">=1.6.5" +ipython = ">=7.23.1" +jupyter-client = ">=6.1.12" +jupyter-core = ">=4.12,<5.0.dev0 || >=5.1.dev0" +matplotlib-inline = ">=0.1" +nest-asyncio = "*" +packaging = "*" +psutil = "*" +pyzmq = ">=24" +tornado = ">=6.1" +traitlets = ">=5.4.0" + +[package.extras] +cov = ["coverage[toml]", "curio", "matplotlib", "pytest-cov", "trio"] +docs = ["myst-parser", "pydata-sphinx-theme", "sphinx", "sphinx-autodoc-typehints", "sphinxcontrib-github-alt", "sphinxcontrib-spelling", "trio"] +pyqt5 = ["pyqt5"] +pyside6 = ["pyside6"] +test = ["flaky", "ipyparallel", "pre-commit", "pytest (>=7.0)", "pytest-asyncio (>=0.23.5)", "pytest-cov", "pytest-timeout"] + +[[package]] +name = "ipython" +version = "8.35.0" +description = "IPython: Productive Interactive Computing" +optional = false +python-versions = ">=3.10" +groups = ["main", "dev"] +files = [ + {file = "ipython-8.35.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e6b7470468ba6f1f0a7b116bb688a3ece2f13e2f94138e508201fad677a788ba"}, + {file = "ipython-8.35.0.tar.gz", hash = "sha256:d200b7d93c3f5883fc36ab9ce28a18249c7706e51347681f80a0aef9895f2520"}, +] + +[package.dependencies] +colorama = {version = "*", markers = "sys_platform == \"win32\""} +decorator = "*" +exceptiongroup = {version = "*", markers = "python_version < \"3.11\""} +jedi = ">=0.16" +matplotlib-inline = "*" +pexpect = {version = ">4.3", markers = "sys_platform != \"win32\" and sys_platform != \"emscripten\""} +prompt_toolkit = ">=3.0.41,<3.1.0" +pygments = ">=2.4.0" +stack_data = "*" +traitlets = ">=5.13.0" +typing_extensions = {version = ">=4.6", markers = "python_version < \"3.12\""} + +[package.extras] +all = ["ipython[black,doc,kernel,matplotlib,nbconvert,nbformat,notebook,parallel,qtconsole]", "ipython[test,test-extra]"] +black = ["black"] +doc = ["docrepr", "exceptiongroup", "intersphinx_registry", "ipykernel", "ipython[test]", "matplotlib", "setuptools (>=18.5)", "sphinx (>=1.3)", "sphinx-rtd-theme", "sphinxcontrib-jquery", "tomli ; python_version < \"3.11\"", "typing_extensions"] +kernel = ["ipykernel"] +matplotlib = ["matplotlib"] +nbconvert = ["nbconvert"] +nbformat = ["nbformat"] +notebook = ["ipywidgets", "notebook"] +parallel = ["ipyparallel"] +qtconsole = ["qtconsole"] +test = ["packaging", "pickleshare", "pytest", "pytest-asyncio (<0.22)", "testpath"] +test-extra = ["curio", "ipython[test]", "jupyter_ai", "matplotlib (!=3.2.0)", "nbformat", "numpy (>=1.23)", "pandas", "trio"] + +[[package]] +name = "ipywidgets" +version = "8.1.6" +description = "Jupyter interactive widgets" +optional = false +python-versions = ">=3.7" +groups = ["dev"] +files = [ + {file = "ipywidgets-8.1.6-py3-none-any.whl", hash = "sha256:446e7630a1d025bdc7635e1169fcc06f2ce33b5bd41c2003edeb4a47c8d4bbb1"}, + {file = "ipywidgets-8.1.6.tar.gz", hash = "sha256:d8ace49c66f14419fc66071371b99d01bed230bbc15d8a60233b18bfbd782851"}, +] + 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python_version == "3.10" +tomli==2.2.1 ; python_version == "3.10" +tornado==6.4.2 ; python_version == "3.10" +tqdm==4.66.1 ; python_version == "3.10" +traitlets==5.14.3 ; python_version == "3.10" +treeinterpreter==0.2.3 ; python_version == "3.10" +tune-sklearn==0.5.0 ; python_version == "3.10" +typed-ast==1.5.5 ; python_version == "3.10" +typing-extensions==4.7.1 ; python_version == "3.10" +urllib3==2.4.0 ; python_version == "3.10" +virtualenv==20.30.0 ; python_version == "3.10" +wcwidth==0.2.13 ; python_version == "3.10" +werkzeug==3.0.6 ; python_version == "3.10" +wrapt==1.17.2 ; python_version == "3.10" +xgboost==1.7.5 ; python_version == "3.10" +xgbse==0.2.3 ; python_version == "3.10" +zipp==3.15.0 ; python_version == "3.10" +zoish==5.0.4 ; python_version == "3.10" +zope-event==5.0 ; python_version == "3.10" +zope-interface==7.2 ; python_version == "3.10" diff --git a/src/__init__.py b/src/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..e5a0d9b --- /dev/null +++ b/src/__init__.py @@ -0,0 +1 @@ +#!/usr/bin/env python3 diff --git a/src/hyperparams.py b/src/hyperparams.py new file mode 100644 index 0000000..c4e4774 --- /dev/null +++ b/src/hyperparams.py @@ -0,0 +1,93 @@ +#!/usr/bin/env python3 + +import lightgbm as lgb +import xgboost as xgb +from catboost import CatBoostClassifier, CatBoostRegressor + +# classifiers = [("xgb", "classifier"), ("lgb", "classifier"), ("cat", "classifier")] +# regressors = [("xgb", "regressor"), ("lgb", "regressor"), ("cat", "regressor")] + +ESTIMATORS_DICT = { + # classifer + ("xgb", "classifier"): xgb.XGBClassifier(), + ("lgb", "classifier"): lgb.LGBMClassifier(), + ("cat", "classifier"): CatBoostClassifier(), + # regressor + ("xgb", "regressor"): xgb.XGBRegressor(), + ("lgb", "regressor"): lgb.LGBMRegressor(), + ("cat", "regressor"): CatBoostRegressor(), +} + +PARAMS_DICT = { + # classifier + ("xgb", "classifier"): { + "objective": ["binary:logistic"], + "eval_metric": ["auc"], + "gamma": [0, 8], + "learning_rate": [0.001, 0.3], + "max_bin": [2, 20], + "max_depth": [3, 15], + "min_child_weight": [1, 12], + # https://machinelearningmastery.com/tune-number-size-decision-trees-xgboost-python/ + # https://stackoverflow.com/questions/65983344/how-to-choose-the-values-of-n-estimators-and-seed-in-xgbregressor + "n_estimators": [100, 400], + "n_jobs": [-1, -1], + "random_state": [19920722, 19920722], + "reg_alpha": [0, 5], + "reg_lambda": [0, 5], + "scale_pos_weight": [0.05, 20], ## 95/5 = 19, 5/95 = 0.05 + }, + ("lgb", "classifier"): { + "boosting_type": ["gbdt"], + "num_leaves": [20, 80], + "learning_rate": [0.001, 0.3], + "n_estimators": [100, 400], + "reg_alpha": [0, 5], + "reg_lambda": [0, 5], + "random_state": [19920722, 19920722], + "n_jobs": [-1, -1], + "verbose": [-1, -1], + }, + ("cat", "classifier"): { + "eval_metric": ["Logloss"], + "random_seed": [19920722, 19920722], + "depth": [4, 12], + "loss_function": ["Logloss"], + "learning_rate": [0.001, 0.3], + "verbose": [False, False], + }, + # regressor + ("xgb", "regressor"): { + "objective": ["reg:squarederror"], + "gamma": [0, 8], + "learning_rate": [0.001, 0.3], + "max_bin": [2, 20], + "max_depth": [3, 15], + "min_child_weight": [1, 12], + "n_estimators": [100, 400], + "n_jobs": [-1, -1], + "random_state": [19920722, 19920722], + "reg_alpha": [0, 5], + "reg_lambda": [0, 5], + "scale_pos_weight": [0.05, 20], + }, + ("lgb", "regressor"): { + "boosting_type": ["gbdt"], + "num_leaves": [20, 80], + "learning_rate": [0.001, 0.3], + "n_estimators": [100, 400], + "reg_alpha": [0, 5], + "reg_lambda": [0, 5], + "random_state": [19920722, 19920722], + "n_jobs": [-1, -1], + "verbose": [-1, -1], + }, + ("cat", "regressor"): { + "eval_metric": ["RMSE"], + "random_seed": [19920722, 19920722], + "depth": [4, 12], + "loss_function": ["RMSE"], + "learning_rate": [0.001, 0.3], + "verbose": [False, False], + }, +} diff --git a/src/utils.py b/src/utils.py new file mode 100644 index 0000000..c579deb --- /dev/null +++ b/src/utils.py @@ -0,0 +1,499 @@ +#!/usr/bin/env python3 + +import random +import time +import warnings +from pathlib import Path + +import category_encoders as cen +import numpy as np +import pandas as pd +from joblib import dump +from lohrasb.best_estimator import BaseModel +from optuna.pruners import HyperbandPruner +from optuna.samplers._tpe.sampler import TPESampler +from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin +from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, f1_score, r2_score, roc_auc_score +from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold, train_test_split +from sklearn.pipeline import Pipeline +from zoish.feature_selectors.shap_selectors import ShapFeatureSelector + +from src.hyperparams import ESTIMATORS_DICT, PARAMS_DICT + +random.seed(19920722) +np.random.seed(19920722) +warnings.filterwarnings("ignore", message=".*The 'nopython' keyword.*") + + +class ColumnSelector(BaseEstimator, TransformerMixin): + # https://towardsdatascience.com/customizing-sklearn-pipelines-transformermixin-a54341d8d624 + def __init__(self, selected_cols): + if not isinstance(selected_cols, list): + self.selected_cols = [selected_cols] + else: + self.selected_cols = selected_cols + + def fit(self, X: pd.DataFrame, y: pd.Series): + # there is nothing to fit + return self + + def transform(self, X: pd.DataFrame): + X = X.copy() + return X[self.selected_cols] + + +def _get_acc_metric(y, y_pred, trainer, classifier_metric="F1"): + if trainer[1] == "classifier": + try: + if classifier_metric == "AUC": + auc = roc_auc_score(y, y_pred) + print(f"AUC score : {auc}") + out = auc + else: + pred_labels = np.rint(y_pred) + f1 = f1_score(y, pred_labels, average="macro") + print(f"F1 score : {f1}") + print(f"Classification report : ") + print(classification_report(y, pred_labels)) + print(f"Confusion matrix : ") + print(confusion_matrix(y, pred_labels)) + out = f1 + except Exception as e: + print(f"Exception during metric calculation: {e}") + out = "None" + else: + r2 = r2_score(y, y_pred) + print(f"r2 score : {r2}") + out = r2 + return out + + +def _set_opt_params(trainer): + # set classification / regression + if trainer[1] == "classifier": + measure_of_accuracy = f"f1_score(y_true, y_pred, average='macro')" + print(f"measure_of_accuracy = {measure_of_accuracy}") + with_stratified = True + else: + measure_of_accuracy = f"r2_score(y_true, y_pred)" + with_stratified = False + return measure_of_accuracy, with_stratified + + +def _make_lohrasb_obj(y_train, trainer, n_trials, measure_of_accuracy, study_name, with_stratified): + estimator = ESTIMATORS_DICT[trainer] + estimator_params = PARAMS_DICT[trainer] + + stratify = y_train[y_train.columns.to_list()[0]] if with_stratified else None + + kwargs = { + "fit_optuna_kwargs": {"sample_weight": None}, + "main_optuna_kwargs": { + "estimator": estimator, + "estimator_params": estimator_params, + "refit": True, + "measure_of_accuracy": measure_of_accuracy, + }, + "train_test_split_kwargs": {"stratify": stratify, "test_size": 0.10}, + "study_search_kwargs": { + "storage": None, + "sampler": TPESampler(seed=19920722), + "pruner": HyperbandPruner(), + "study_name": study_name, + "direction": "maximize", + "load_if_exists": False, + }, + "optimize_kwargs": { + "n_trials": n_trials, + "timeout": 3600, + "n_jobs": 1, + "catch": (), + "callbacks": None, + "gc_after_trial": True, + "show_progress_bar": False, + }, + } + + lohrasb_opt = BaseModel().optimize_by_optuna(kwargs=kwargs) + + return lohrasb_opt + + +def _execute_zoish_shap_selector( + X_train: pd.DataFrame, + y_train: pd.DataFrame, + trainer: tuple[str, str], + n_trials: int, + n_features: int, + measure_of_accuracy: str, + with_stratified: bool, + study_name: str, + feature_list: list | None = None, + shap_n_jobs: int = -1, + approximate: bool = False, +): + # https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html + # https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html + if trainer[1] == "classifier": + cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=19920722) + cv_scoring = "f1_macro" + else: + cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=19920722) + cv_scoring = "r2" + + # Initiate from all columns if no assigned + if feature_list is None: + feature_list = X_train.columns.tolist() + + # Form sklearn pipeline + # int_cols = X_train.select_dtypes(include=['int']).columns.tolist() + # float_cols = X_train.select_dtypes(include=['float']).columns.tolist() + cat_cols = X_train.select_dtypes(include=["object"]).columns.tolist() + transformers = [] + if len(cat_cols) > 0: + transformers.append(("CatBoostEncoder", cen.CatBoostEncoder(random_state=19920722))) + lohrasb_opt = _make_lohrasb_obj(y_train, trainer, n_trials, measure_of_accuracy, study_name, with_stratified) + pre_shap_pip = Pipeline( + [("ALLColumn", ColumnSelector(feature_list))] + + transformers + + [(f"LohrasbOptimizer_{trainer[0]}_{trainer[1]}", lohrasb_opt)] + ) + + print(f"\npre-SHAP init:") + print(f"- X_train.shape:{X_train.shape}") + print(f"- y_train.shape{y_train.shape}") + start_time = time.time() + pre_shap_pip.fit(X_train, y_train) + pre_SHAP_best_estimator = pre_shap_pip[-1].best_estimator + end_time = time.time() + print(f"pre-SHAP done - {end_time - start_time} seconds") + + # Use the best estimator for SHAP feature selection + shap_feature_selector = ShapFeatureSelector( + model=pre_SHAP_best_estimator, + num_features=n_features, + scoring=cv_scoring, + direction="maximum", + cv=cv, + n_iter=5, + algorithm="auto", + random_state=19920722, + use_faster_algorithm=True, + shap_fast_tree_explainer_kwargs={ + # "model_output": "raw", # default + "algorithm": "v2", + "feature_perturbation": "interventional", + "n_jobs": shap_n_jobs, + # "memory_tolerance": -1, # default + "random_state": 19920722, + "approximate": approximate, + "shortcut": True, + }, + ) + + print(f"\nSHAP init:") + print(f"- X_train.shape:{X_train.shape}") + print(f"- y_train.shape{y_train.shape}") + start_time = time.time() + # Feed the scaled input for SHAP explainer + scaled_X_train = pre_shap_pip[:-1].transform(X_train) + shap_feature_selector.fit(scaled_X_train, y_train) + end_time = time.time() + print(f"SHAP done - {end_time - start_time} seconds") + + # Output feature selection results + shap_df = pd.DataFrame( + { + "column_name": shap_feature_selector.feature_names, + "abs_mean_shap": np.abs(shap_feature_selector.shap_values).mean(axis=0), + } + ).sort_values(by="abs_mean_shap", ascending=False) + + return shap_df + + +def _make_zoish_lohrasb_pipeline( + X_train: pd.DataFrame, + y_train: pd.DataFrame, + trainer: tuple[str, str], + n_features: int, + n_trials: int, + n_approx=100, +): + all_features = X_train.columns.tolist() + + # get int/float/cat colnames + # int_cols = X_train.select_dtypes(include=['int']).columns.tolist() + # float_cols = X_train.select_dtypes(include=['float']).columns.tolist() + cat_cols = X_train.select_dtypes(include=["object"]).columns.tolist() + + # get transformer + transformers = [] + if len(cat_cols) > 0: + transformers.append(("CatBoostEncoder", cen.CatBoostEncoder(random_state=19920722))) + + measure_of_accuracy, with_stratified = _set_opt_params(trainer) + + feature_selectors = [] + # shap approximate cannot work with catboost + if trainer[0] == "cat": + if X_train.shape[1] <= n_approx and n_features >= X_train.shape[1]: + print("Skip feature selection for Catboost - Select more features than provided.") + shap_df = pd.DataFrame({"column_name": X_train.columns, "abs_mean_shap": [0] * len(X_train.columns)}) + else: + shap_df = _execute_zoish_shap_selector( + X_train, + y_train, + trainer, + n_trials, + n_features, + measure_of_accuracy, + with_stratified, + "catboost_feature_selection", + shap_n_jobs=1, + ) # detailed shap values for all features (saved for catboost) + feature_selectors.append(("ColumnSelector", ColumnSelector(list(shap_df["column_name"].head(n_features))))) + + # approx would introduce variability for final feauture selection; 200 will trigger additivity issue without approx + # this would keep the consistency for feature selection and avoid additivity issue + elif X_train.shape[1] > n_approx and n_features > n_approx: + shap_df = _execute_zoish_shap_selector( + X_train, + y_train, + trainer, + n_trials, + n_features, + measure_of_accuracy, + with_stratified, + "approx_feature_selection", + shap_n_jobs=-1, + approximate=True, + ) # approx shap values for top (approx+) N features (saved but not reuse) + feature_selectors.append(("ColumnSelector", ColumnSelector(list(shap_df["column_name"].head(n_features))))) + + # approx first and further narrow down toward target number + elif X_train.shape[1] > n_approx and n_features <= n_approx: + approx_shap_df = _execute_zoish_shap_selector( + X_train, + y_train, + trainer, + n_trials, + n_approx, + measure_of_accuracy, + with_stratified, + "approx_feature_selection", + shap_n_jobs=-1, + approximate=True, + ) # approx shap values for all features + shap_df = _execute_zoish_shap_selector( + X_train[list(approx_shap_df["column_name"].head(n_approx))], + y_train, + trainer, + n_trials, + n_features, + measure_of_accuracy, + with_stratified, + "feature_selection", + shap_n_jobs=1, + ) # detailed shap values for top (approx) N features (saved for reuse) + feature_selectors.append(("ColumnSelector", ColumnSelector(list(shap_df["column_name"].head(n_features))))) + + # if the init feature number low enough, then skip approx + # this would keep the consistency for feature selection (additivity comes) + elif X_train.shape[1] <= n_approx and n_features < X_train.shape[1]: + shap_df = _execute_zoish_shap_selector( + X_train, + y_train, + trainer, + n_trials, + n_features, + measure_of_accuracy, + with_stratified, + "feature_selection", + shap_n_jobs=1, + ) # detailed shap values for (approx-) all features (saved for reuse) + feature_selectors.append(("ColumnSelector", ColumnSelector(list(shap_df["column_name"].head(n_features))))) + + # if the init feature number less than selected number, then no feature selection is needed. (Ex. age_sex_only) + # this would avoid segmental fault due to estimators can't converge throughout optuna trials + # elif X_train.shape[1] <= n_approx and n_features >= X_train.shape[1]: + else: + print( + f"Skip feature selection - Select more features than provided. {X_train.shape[1]} {n_approx} {n_features}" + ) + shap_df = pd.DataFrame( + { # age+sex don't need further shap feature ranking + "column_name": X_train.columns, + "abs_mean_shap": [0] * len(X_train.columns), + } + ) + + lohrasb_opt = _make_lohrasb_obj( + y_train, trainer, n_trials, measure_of_accuracy, f"LohrasbOptimizer_{trainer[0]}_{trainer[1]}", with_stratified + ) + + # make pipeline + pip = Pipeline( + [("ALLColumn", ColumnSelector(all_features))] + + transformers + + feature_selectors + + [(f"LohrasbOptimizer_{trainer[0]}_{trainer[1]}", lohrasb_opt)] + ) + + return pip, shap_df + + +def _fit_pipeline( + *, + X_train, + y_train, + trainer, + fname, + n_features=0, + n_trials=0, + n_approx=200, +): + joblib_fp = f"final_pipeline__{fname}.joblib" + + if n_features > n_approx: + shap_path = f"shap.{fname}__preselect.tsv" + else: + if trainer[0] == "cat": + shap_path = f"shap__{fname}__preselect.tsv".replace(f"top_{n_features}", f"top_N") + else: + shap_path = f"shap__{fname}__preselect.tsv".replace(f"top_{n_features}", f"top_{n_approx}") + + pip, shap_df = _make_zoish_lohrasb_pipeline( + X_train, + y_train, + trainer, + n_features, + n_trials, + n_approx=n_approx, + ) + pip.fit(X_train, y_train) + shap_df.to_csv(shap_path, sep="\t", index=False) + + dump(pip, joblib_fp) + print(f"######################################") + print(f"- {joblib_fp} saved.") + print(f"######################################") + + return pip + + +def _get_X_y_idx( + *, + df: pd.DataFrame, + id_col: str, + y_label: str, + trainer: tuple[str, str], +) -> tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.Series]: + idx = df[id_col] + df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1) + if trainer[1] == "classifier": + y = df.loc[:, df.columns == y_label].astype(int) + else: + y = df.loc[:, df.columns == y_label].astype(float) + X = df.loc[:, df.columns != y_label] + print(f"input data shape: {X.shape}") + print(f"input outcome shape: {y.shape}") + return X, y, idx + + +def _check_df( + df: pd.DataFrame, + y_label: str, + trainer: tuple[str, str], +) -> None: + print(f" - preview {y_label}") + if trainer[1] == "classifier": + print(df[y_label].value_counts()) + else: + print(df[y_label].describe()) + + +def _set_train_test( + trainer: tuple[str, str], + X: pd.DataFrame, + y: pd.DataFrame, + idx: pd.Series, + test_size: float = 0.20, + random_state: int = 19920722, +): + if trainer[1] == "classifier": + X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test = train_test_split( + X, y, idx, test_size=test_size, random_state=random_state, stratify=y + ) + else: + X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test = train_test_split( + X, y, idx, test_size=test_size, random_state=random_state + ) + return X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test + + +def _eval_pred( + *, + pip: Pipeline, + trainer: tuple[str, str], + X: pd.DataFrame, + y: pd.Series, +) -> tuple[np.ndarray, float]: + y_pred = pip.predict_proba(X)[:, 1] if trainer[1] == "classifier" else pip.predict(X) + acc = _get_acc_metric(y, y_pred, trainer) + return y_pred, acc + + +def _save_preds( + pred_fp: str, + trainer: tuple[str, str], + fname: str, + idx, + y_pred, + acc_lbl: str, + acc: float, +): + my_pred = Path(pred_fp) + if my_pred.is_file(): + print(f"found {pred_fp}: found existed predicts!!!") + else: + acc_metric = "AUC" if trainer[1] == "classifier" else "R2" + + pred_df = pd.DataFrame({f"eid": idx, f"{fname}({acc_lbl}-{acc_metric}={acc:.8f})": y_pred}) + pred_df.to_pickle(pred_fp) + print(f"######################################") + print(f"- {pred_fp} saved.") + print(f"######################################") + + +def execute_model( + *, + y_label: str, + input_pickle_fp: str, + id_col: str, + n_features: int, + n_trials: int, + trainer: tuple[str], +): + fname = f"{trainer[0]}_{trainer[1]}__{y_label}" + + df = pd.read_pickle(input_pickle_fp) + _check_df(df, y_label, trainer) + + X, y, idx = _get_X_y_idx(df=df, id_col=id_col, y_label=y_label, trainer=trainer) + + X_train, X_test, y_train, y_test, _, idx_test = _set_train_test(trainer, X, y, idx) + + fitted_pipeline = _fit_pipeline( + X_train=X_train, + y_train=y_train, + trainer=trainer, + fname=fname, + n_features=n_features, + n_trials=n_trials, + ) + y_pred, acc = _eval_pred(pip=fitted_pipeline, trainer=trainer, X=X_test, y=y_test) + + _save_preds(f"final_pred.{fname}.pkl", trainer, fname, idx_test, y_pred, "test", acc) + + return y_pred, acc diff --git a/utils.py b/utils.py deleted file mode 100644 index 158756b..0000000 --- a/utils.py +++ /dev/null @@ -1,1013 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python3 - -# import faulthandler -# faulthandler.enable() - -import warnings -warnings.filterwarnings("ignore", message=".*The 'nopython' keyword.*") - -import psutil -import gc -import random -random.seed(19920722) - -import glob -import itertools -from pathlib import Path -from functools import reduce -from joblib import dump, load - - -import sys -sys.path.insert(0, '/gpfs/home/sfchen/.local/lib/python3.8/site-packages/') - -import re -import seaborn as sns -import matplotlib.pyplot as plt - -import scipy -import sklearn -import pandas as pd -import numpy as np -np.random.seed(19920722) - -from xgboost import * -from catboost import * -from lightgbm import * -import xgboost as xgb -import catboost as cb -import lightgbm as lgb - -from sklearn.svm import * -from sklearn.ensemble import * # RandomForestClassifier, RandomForestRegressor -from sklearn.linear_model import * # LogisticRegression, LinearRegression -from sklearn.neural_network import * -from sklearn.utils.class_weight import compute_sample_weight - -import category_encoders as cen - -from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, StratifiedKFold, GridSearchCV, RandomizedSearchCV -from sklearn.metrics import * # classification_report, confusion_matrix, f1_score, r2_score -from sklearn.pipeline import Pipeline -from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin - -import optuna -from optuna.pruners import HyperbandPruner -from optuna.samplers._tpe.sampler import TPESampler - - -#################### -## Under conflict ## -#################### -import zoish -from zoish.feature_selectors.shap_selectors import ShapFeatureSelector -import lohrasb -from lohrasb.best_estimator import BaseModel - -import shap -import fasttreeshap - -from hyperparams import * - - -############# -## No need ## -############# -# import feature_engine.selection as fts -# from feature_engine import transformation as vt -# from feature_engine.imputation import CategoricalImputer, MeanMedianImputer -# from feature_engine.outliers import Winsorizer, OutlierTrimmer - - - -print(f"shap: {shap.__version__}") -print(f"fasttreeshap: {fasttreeshap.__version__}") -print(f"scipy: {scipy.__version__}") -print(f"numpy: {np.__version__}") -print(f"pandas: {pd.__version__}") -print(f"xgboost: {xgb.__version__}") -print(f"sklearn: {sklearn.__version__}") -print(f"optuna: {optuna.__version__}") -print(f"zoish: {zoish.__version__}") -print(f"lohrasb: {lohrasb.__version__}") -# print(f"torch: {torch.__version__}") -# print(f"catboost: {cb.__version__}") - - - -def set_dtype(df, pheno_df, new_numeric_cols): - for col in df.columns: - # check if col included in pheno_df - query = pheno_df.loc[(pheno_df['Name'] == col), ]['ValueType'] - value_type = (None if query.empty else query.values[0]) - - if col in new_numeric_cols: - df[col] = df[col].astype(float) - elif col == 'eid': - df[col] = df[col].astype(int) - else: - if value_type is not None: - if value_type == 'Continuous': - df[col] = df[col].astype(float) - elif value_type == 'Integer': - df[col] = df[col].astype(int) - else: - df[col] = df[col].astype(str) - else: - df[col] = df[col].astype(str) - return(df) - - - -def merge_data(pre_fp, pgs_fp, dur_dx_fp, admixture_fp, pheno_df): - pre_df = pd.read_csv(pre_fp).astype({"eid": int}) - print(f"load pre from {pre_fp}:\t{pre_df.shape} | {round(sys.getsizeof(pre_df) / (1024**3), 2)}GB") - dur_dx_df = pd.read_csv(dur_dx_fp).astype(int) - print(f"load dur_dx from {dur_dx_fp}:\t{dur_dx_df.shape} | {round(sys.getsizeof(dur_dx_df) / (1024**3), 2)}GB") - - pgs_df = pd.read_pickle(pgs_fp) #.astype({"eid": int}) - # pgs_df = pgs_df[[i for i in pgs_df.columns if i == "eid" or int(i.split("(")[1].split("|")[0]) >= 10]] #ADJUSTED - print(f"load pgs from {pgs_fp}:\t{pgs_df.shape} | {round(sys.getsizeof(pgs_df) / (1024**3), 2)}GB") - admixture_df = pd.read_csv(admixture_fp, sep = ' ', header = None) - admixture_df.columns = ['eid', 'EUR', 'EAS', 'AMR', 'SAS', 'AFR'] - admixture_df = admixture_df.astype({"EUR": int, "EAS": int, "AMR": int, "SAS": int, "AFR": int}) # float #ADJUSTED - admixture_df['eid'] = admixture_df['eid'].str.split('_').str[0].astype(int) - print(f"load admix from {admixture_fp}:\t{admixture_df.shape} | {round(sys.getsizeof(admixture_df) / (1024**3), 2)}GB") - - print(f"") - print(f"######################################") - print(f"Merging...") - print(f"######################################") - qrisk_cols = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = 'QRISK')].tolist() - ascvd_cols = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = 'ascvd')].tolist() - age_of_dx_cols = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = '^AGE_')].tolist() - - pre_df = set_dtype(pre_df, pheno_df, qrisk_cols + ascvd_cols + age_of_dx_cols) - pre_df = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='eid'), [pre_df, pgs_df, dur_dx_df, admixture_df]) - - all_cols = pre_df.columns[1:].tolist() # excluding eid - age_gender_cols = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = '_f21003$|_f31$')].tolist() - treatment_cols = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = '_f20003$|medication|Medication')].tolist() - ancestry_family_history_cols = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = 'EUR|SAS|EAS|AMR|AFR|ethnic|Family_illness')].tolist() - ancestry_family_history_cols = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = 'EUR|SAS|EAS|AMR|AFR|ethnic|Family_illness')].tolist() - non_ukb_pgs_cols = [col for col in pgs_df.columns.tolist() if "JoinUKB" not in col and "eid" not in col] - join_ukb_pgs_cols = [col for col in pgs_df.columns.tolist() if "JoinUKB" in col] - unmodifiable_cols = age_gender_cols + ancestry_family_history_cols + non_ukb_pgs_cols + join_ukb_pgs_cols - dur_dx_cols = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = '^DUR_')].tolist() - - print(f" - age and gender counts: {len(age_gender_cols)}") - print(f" - total qrisk counts: {len(qrisk_cols)}") - print(f" - total ascvd counts: {len(ascvd_cols)}") - print(f" - total treatment counts: {len(treatment_cols)}") - print(f" - age of event counts: {len(age_of_dx_cols)}") - print(f" - ancestry and history counts: {len(ancestry_family_history_cols)}") - print(f" - non-UKBB-derived PGS counts: {len(non_ukb_pgs_cols)}") - print(f" - join-UKBB-derived PGS counts: {len(join_ukb_pgs_cols)}") - print(f" - total duration of diagnosis counts: {len(dur_dx_cols)}") - - print(f"\nTotal feature counts: {len(all_cols)}") - print(f" -- Total unmodifiable counts: {len(unmodifiable_cols)}") - print(f" -- Total modifiable counts: {len(all_cols) - len(unmodifiable_cols)}") - - # cols dictionary - col_dict = { - "age_gender": age_gender_cols, - "qrisk": qrisk_cols, - "ascvd": ascvd_cols, - "treatment": treatment_cols, - "age_of_dx": age_of_dx_cols, - "ancestry_family_history": ancestry_family_history_cols, - "non_ukb_prs": non_ukb_pgs_cols, - "join_ukb_prs": join_ukb_pgs_cols, - "unmodifiable": unmodifiable_cols, - "duration_of_dx": dur_dx_cols, - } - - # excluded columns - base_excluded = ['eid', '#sampleID', 'ANCESTRY', - 'home_location_at_assessment_east_coordinate_rounded_f20074', - 'home_location_at_assessment_north_coordinate_rounded_f20075', - 'uk_biobank_assessment_centre_f54', - ] + age_of_dx_cols + pre_df.columns[pre_df.isnull().all()].tolist() - print(f"\nBasic exclusion counts: {len(base_excluded)}") - print(f"{base_excluded}") - - return pre_df, col_dict, base_excluded - - - -def load_data(step, my_pkg = None, my_test = None, base_n_features = 0, my_final_round = None): - print(f"") - print(f"######################################") - print(f"Loading...") - print(f"######################################") - pheno_fp = "/gpfs/home/sfchen/stsi1/210430_ukbb_pheno_harmonization/seventh_data_request_basket/supplementary_table.csv" - pgs_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230610_non_ukb_join_ukb_prs_std.pkl" - dur_dx_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230404_prevalent_dx_duration.csv" - admixture_fp = "/mnt/stsi/stsi3/Internal/UKBB/imputed_HRC_minimac4/hg19/2_merge/ukb_hap_v2.lifted_already_GRCh37.GH.pruned.intersect1KG.5.Q.IDs" - prevalent_merged_ukbb_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230916_prevalence_merged_ukbb.csv" # 230404 - DX_pred_fp = f"/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/{my_test}/DX_{my_pkg}_preds.n_feature_{base_n_features}.pkl" - non_DX_pred_fp = f"/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/{my_test}/non_DX_{my_pkg}_preds.n_feature_{base_n_features}.pkl" - - pheno_df = pd.read_csv(pheno_fp) - - pre_df, col_dict, base_excluded = merge_data(prevalent_merged_ukbb_fp, pgs_fp, dur_dx_fp, admixture_fp, pheno_df) - - # get colname of meta features - if step == "final": - DX_pred_df = pd.read_pickle(DX_pred_fp) # csv(DX_pred_fp) #.astype({"eid": int}).round(16) - print(f"load DX_pred from {DX_pred_fp}: {DX_pred_df.shape} | {round(sys.getsizeof(DX_pred_df) / (1024**3), 2)}GB") - non_DX_pred_df = pd.read_pickle(non_DX_pred_fp) # csv(non_DX_pred_fp) #.astype({"eid": int}).round(16) - print(f"load non_DX_pred from {non_DX_pred_fp}: {non_DX_pred_df.shape} | {round(sys.getsizeof(non_DX_pred_df) / (1024**3), 2)}GB") - print(f"predicted diagnosis counts: {len(DX_pred_df.columns[1:].tolist())}") - print(f"predicted non-diagnosis counts: {len(non_DX_pred_df.columns[1:].tolist())}") - preds_cols = [col for col in DX_pred_df.columns.tolist() + non_DX_pred_df.columns.tolist() if col != 'eid'] - contemps_preds_cols = [col for col in preds_cols if ".all(" in col] - no_contemps_preds_cols = [col for col in preds_cols if "no_contemps" in col] - pre_df = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='eid'), [pre_df, DX_pred_df, non_DX_pred_df]) - else: - preds_cols = [] - contemps_preds_cols = [] - no_contemps_preds_cols = [] - - col_dict["preds"] = preds_cols - col_dict["contemps_preds"] = contemps_preds_cols - col_dict["no_contemps_preds"] = no_contemps_preds_cols - - return pre_df, pheno_df, col_dict, base_excluded - - - -def get_model_design(my_step, my_y_lbl, my_pkg, pre_df, col_dict): - model_design_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis//UKBB_phenotyping_Model_design.tsv" - model_design_df = pd.read_csv(model_design_fp, sep = "\t", doublequote=True, quotechar='"',quoting=3) - - model_design_df = model_design_df.fillna(value={"In_ASCVD": "F", "In_QRISK3": "F"}) - config_df = model_design_df.loc[model_design_df['Type'].isin(['binary', 'num', 'diagnosis']), ][["Type", "Trait", "In_ASCVD", "In_QRISK3", "Exclusion"]] - target_trait_config = config_df.loc[config_df["Trait"] == my_y_lbl, ].squeeze() - if target_trait_config.shape[0] == 0: - sys.exit(f"Invalid target outcome not found in the model designs {my_y_lbl}") - target_type = target_trait_config["Type"] - target_ascvd = target_trait_config["In_ASCVD"] - target_qrisk = target_trait_config["In_QRISK3"] - - if str(target_trait_config["Exclusion"]) == 'nan': - target_exclusion = "" - else: - if my_step != "final": - target_exclusion_str = target_trait_config["Exclusion"] - target_exclusion_pt = target_exclusion_str.replace('"', '').replace(", ", "|") - target_exclusion = pre_df.columns[pre_df.columns.str.contains(pat = target_exclusion_pt)].tolist() - else: - target_exclusion = [] - - if target_type == "binary": - trainer = (my_pkg, "classifier") - elif target_type == "num": - trainer = (my_pkg, "regressor") - elif target_type == "diagnosis": - trainer = (my_pkg, "classifier") - else: - print(f"{my_y_lbl} not included.") - sys.exit() - - cus_drop_cols = [target_exclusion] - cus_drop_cols = cus_drop_cols + [col_dict['ascvd']] if target_ascvd == 'T' else cus_drop_cols - cus_drop_cols = cus_drop_cols + [col_dict['qrisk']] if target_qrisk == 'T' else cus_drop_cols - cus_drop_cols = list(itertools.chain(*cus_drop_cols)) # flatten list - - print(f" - trainer: {trainer}") - print(f" - cus_drop_cols: {cus_drop_cols}") - - return trainer, cus_drop_cols, target_type - - - -def split_ukbb(stratify_fp, ukbb_df, dx, lbls): - split_dict = {} - stratify_df = pd.read_csv(stratify_fp).astype({"eid": int}) - sub_ids = stratify_df[stratify_df[dx].isin(lbls)]['eid'] - sub_df = ukbb_df[(ukbb_df['eid'].isin(sub_ids))] - return sub_df - - - -def update_y(df, y_label, fp, ex_fp = None): - updated_df = df.copy() - updated_df = updated_df.drop(y_label, errors='ignore', axis = 1) - y_df = pd.read_csv(fp, usecols=["eid", y_label]).astype({"eid": int}) - if ex_fp != None: - ex_y_df = pd.read_csv(ex_fp, usecols=["eid", y_label]).astype({"eid": int}) - ex_y = ex_y_df[y_label] * (-1) - y_df[y_label] = y_df[y_label] + ex_y - updated_df = pd.merge(updated_df, y_df, on = "eid") - return updated_df - - - -def load_config(my_step, my_y_lbl, my_pkg, my_final_round, pre_df, col_dict): - print(f"") - print(f"") - print(f"") - print(f"########################################################################################################################################################") - print(f"########################################################################################################################################################") - print(f"Load {my_step} config...") - print(f"########################################################################################################################################################") - print(f"########################################################################################################################################################") - - # load model design - trainer, cus_drop_cols, target_type = get_model_design(my_step, my_y_lbl, my_pkg, pre_df, col_dict) - - # manage categorical outcome - if "." in my_y_lbl: - y_cat = my_y_lbl.split(".")[1] - y_label = my_y_lbl.split(".")[0] - print(f"Multi-categorical outcomes in {y_label}: set {y_cat} as positive.") - pre_df[y_label] = np.where(pre_df[y_label] == y_cat, '1', '0') - print(f"recode multi-categorical outcome: set {y_cat} as 1; the rest as 0.") - else: - y_label = my_y_lbl - - print(f"") - print(f"##################################################################################################################") - print(f"Split dataset...") - print(f"##################################################################################################################") - # split ukbb into baseline and observed cohorts - ukbb_stratify_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230404_ukbb_stratification.csv" - base_stratify_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230404_base_stratification.csv" - baseline_df = split_ukbb(ukbb_stratify_fp, pre_df, "DX_Coronary_artery_disease", ["baseline"]) - observed_df = split_ukbb(ukbb_stratify_fp, pre_df, "DX_Coronary_artery_disease", ["observed"]) - - if my_step == "base_fit": - print(f"base model training - using baseline cohort.") - input_df = baseline_df - elif my_step == "base_predict": - print(f"base model predicting - using observed cohort.") - input_df = observed_df - elif my_step == "final": - print(f"final train/test - using observed cohort.") - input_df = observed_df - else: - sys.exit(f"invalid step: {my_step}") - - # update the outcome with additional time point - prevalent_early_merged_ukbb_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230916_early_onset_merged_ukbb.csv" # 0404 - prevalent_merged_ukbb_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230916_prevalence_merged_ukbb.csv" # 0404 - incident_10yr_merged_ukbb_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230916_incidence_10yr_merged_ukbb.csv" # 0404 - tot_merged_ukbb_fp = "/mnt/stsi/stsi1/sfchen/210430_ukbb_pheno_harmonization/analysis/csv/230916_lifetime_merged_ukbb.csv" # 0404 - - dfs = {} - # base - if my_step in ["base_fit", "base_predict"]: - dfs["base"] = input_df - if target_type != 'diagnosis': - training_configs = { - ("base", "age_gender_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["age_gender"])), - ("base", "unmodifiable"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["unmodifiable"])), - ("base", "no_contemps"): [n for n in dfs["base"].columns if n not in col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"]], - } - - if target_type == 'diagnosis': - if my_step in "base_fit": # fit - tot_y_df = update_y(input_df, y_label, tot_merged_ukbb_fp) - - dfs["earlyonset"] = split_ukbb(base_stratify_fp, tot_y_df, y_label, ["control", "prevonlycontrol", "death", "earlyonset"]) - dfs["lateonset"] = split_ukbb(base_stratify_fp, tot_y_df, y_label, ["control", "prevonlycontrol", "death", "lateonset"]) - dfs["prediagnosis"] = split_ukbb(base_stratify_fp, tot_y_df, y_label, ["control", "prevonlycontrol", "death", "earlyonset", "lateonset"]) - dfs["10yr_risk"] = split_ukbb(base_stratify_fp, tot_y_df, y_label, ["control", "10yr"]) - dfs["20yr_risk"] = split_ukbb(base_stratify_fp, tot_y_df, y_label, ["control", "10yr", "20yr"]) - - else: # transform - # all will be used to generate/test predictions from pre-trained models - dfs["earlyonset"] = update_y(input_df, y_label, prevalent_early_merged_ukbb_fp) - dfs["lateonset"] = update_y(input_df, y_label, prevalent_merged_ukbb_fp) - dfs["prediagnosis"] = update_y(input_df, y_label, prevalent_merged_ukbb_fp) - dfs["10yr_risk"] = update_y(input_df, y_label, incident_10yr_merged_ukbb_fp) - dfs["20yr_risk"] = update_y(input_df, y_label, tot_merged_ukbb_fp) - - exclude_dx_duration = [n for n in col_dict["duration_of_dx"] if y_label in n] - - training_configs = { - ("earlyonset", "age_gender_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["age_gender"])), - ("earlyonset", "unmodifiable"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["unmodifiable"])), - # ("earlyonset", "no_contemps"): [n for n in dfs["earlyonset"].columns if n not in exclude_dx_duration + col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"]], - # ("earlyonset", "all"): [n for n in dfs["earlyonset"].columns if n not in exclude_dx_duration], - - ("lateonset", "age_gender_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["age_gender"])), - ("lateonset", "unmodifiable"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["unmodifiable"])), - # ("lateonset", "no_contemps"): [n for n in dfs["lateonset"].columns if n not in exclude_dx_duration + col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"]], - # ("lateonset", "all"): [n for n in dfs["lateonset"].columns if n not in exclude_dx_duration], - - ("prediagnosis", "age_gender_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["age_gender"])), - ("prediagnosis", "unmodifiable"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["unmodifiable"])), - # ("prediagnosis", "no_contemps"): [n for n in dfs["prediagnosis"].columns if n not in exclude_dx_duration + col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"]], - # ("prediagnosis", "all"): [n for n in dfs["prediagnosis"].columns if n not in exclude_dx_duration], - - ("10yr_risk", "age_gender_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["age_gender"])), - # ("10yr_risk", "unmodifiable"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["unmodifiable"])), - ("10yr_risk", "no_contemps"): [n for n in dfs["10yr_risk"].columns if n not in exclude_dx_duration + col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"]], - # ("10yr_risk", "all"): [n for n in dfs["10yr_risk"].columns if n not in exclude_dx_duration], - - ("20yr_risk", "age_gender_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["age_gender"])), - # ("20yr_risk", "unmodifiable"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["unmodifiable"])), - ("20yr_risk", "no_contemps"): [n for n in dfs["20yr_risk"].columns if n not in exclude_dx_duration + col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"]], - # ("20yr_risk", "all"): [n for n in dfs["20yr_risk"].columns if n not in exclude_dx_duration] - } - - # final - elif my_step == "final": - # we only predict 10yr CAD risk - dfs["final"] = update_y(input_df, y_label, incident_10yr_merged_ukbb_fp) - training_configs = { - ("final", "age_gender_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["age_gender"])), - ("final", "unmodifiable"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["unmodifiable"])), - ("final", "modifiable"): [n for n in dfs["final"].columns if n not in col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"] + col_dict["preds"] + col_dict["unmodifiable"]], - ("final", "ascvd_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["ascvd"])), - ("final", "qrisk_only"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["qrisk"])), - ("final", "contemps"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"])), - ("final", "preds"): list(set(["eid", y_label] + col_dict["preds"])), - ("final", "no_contemps"): [n for n in dfs["final"].columns if n not in col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"] + col_dict["contemps_preds"]], - ("final", "no_preds"): [n for n in dfs["final"].columns if n not in col_dict["ascvd"] + col_dict["qrisk"] + col_dict["preds"]], - ("final", "all"): dfs["final"].columns - } - - config_keys = list(training_configs.keys()) - print(f"All training setting: {config_keys}") - - if my_step != "final": - training_rounds = config_keys - elif my_step == "final": - training_rounds = [("final", my_final_round)] - if training_rounds[0] not in config_keys: - sys.exit(f"unknown final training_config {training_config}") - - return dfs, y_label, cus_drop_cols, trainer, training_rounds, training_configs - - - -def get_df(dfs, y_label, training_round, my_step, trainer, training_configs, debug): - y_title = y_label + "." + ".".join(training_round) - df = dfs[training_round[0]][training_configs[training_round]] - - if debug == True: - df = df.head(20000) - - df = df.rename(columns = {y_label: y_title}) - print(f" - {training_round[0]} dataset: {df.shape}") - print(f" - preview {y_title}") - if trainer[1] == "classifier": - print(df[y_title].value_counts()) - else: - print(df[y_title].describe()) - - return df, y_title - - - -class ColumnSelector(BaseEstimator, TransformerMixin): - # https://towardsdatascience.com/customizing-sklearn-pipelines-transformermixin-a54341d8d624 - def __init__(self, selected_cols): - if not isinstance(selected_cols, list): - self.selected_cols = [selected_cols] - else: - self.selected_cols = selected_cols - - def fit(self, X: pd.DataFrame, y: pd.Series): - # there is nothing to fit - return self - - def transform(self, X:pd.DataFrame): - X = X.copy() - return X[self.selected_cols] - - - -def make_zoish_selector(X_train, y_train, estimators_dict, params_dict, trainer, n_trials, n_features, shap_n_jobs, measure_of_accuracy, with_stratified, fname, approximate = False): - - feature_selector = ShapFeatureSelector.shap_feature_selector_factory.set_model_params( - X = X_train, - y = y_train, - verbose = 0, - random_state = 19920722, - estimator = estimators_dict[trainer], - estimator_params = params_dict[trainer], - fit_params = {}, # fit_params, - method = "optuna", # "optuna", "tunesearch" - # if n_features=None only the threshold will be considered as a cut-off of features grades. - # if threshold=None only n_features will be considered to select the top n features. - # if both of them are set to some values, the threshold has the priority for selecting features. - n_features = n_features, - threshold = None, - list_of_obligatory_features_that_must_be_in_model = [], - list_of_features_to_drop_before_any_selection = [], - ).set_shap_params( - model_output = "raw", - feature_perturbation = "interventional", - algorithm = "v2", - shap_n_jobs = shap_n_jobs, - memory_tolerance = -1, - feature_names = None, - approximate = approximate, - shortcut = False, - ).set_optuna_params( - measure_of_accuracy = measure_of_accuracy, - # optuna params - with_stratified = with_stratified, - test_size = 0.10, - n_jobs = -1, - # optuna params - # optuna study init params - study = optuna.create_study( - storage = None, - sampler = TPESampler(seed = 19920722), - pruner = HyperbandPruner(), - study_name = None, - direction = "maximize", - load_if_exists = False, - directions = None, - ), - # optuna optimization params - study_optimize_objective = None, - study_optimize_objective_n_trials = n_trials, - study_optimize_objective_timeout = 600, - study_optimize_n_jobs = 1, - study_optimize_catch = (), - study_optimize_callbacks = None, - study_optimize_gc_after_trial = True, - study_optimize_show_progress_bar = False, - ) - return feature_selector - - - -def set_opt_params(my_step, trainer): - # set classification / regression - if trainer[1] == "classifier": - if my_step != "final": #ADJUSTED - measure_of_accuracy = f"f1_score(y_true, y_pred, average='macro')" - else: - measure_of_accuracy = f"f1_score(y_true, y_pred, average='macro')" - print(f"measure_of_accuracy USED {measure_of_accuracy}") - with_stratified = True - else: - measure_of_accuracy = f"r2_score(y_true, y_pred)" - with_stratified = False - return measure_of_accuracy, with_stratified - - - -def make_zoish_lohrasb_pipeline(my_step, X_train, y_train, trainer, fname, n_features, n_trials, n_approx = 100, shap_df = None): - - all_features = X_train.columns.tolist() - - # get int/float/cat colnames - # int_cols = X_train.select_dtypes(include=['int']).columns.tolist() - # float_cols = X_train.select_dtypes(include=['float']).columns.tolist() - cat_cols = X_train.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist() - - # get transformer - transformers = [] - if len(cat_cols) > 0: - transformers.append(("CatBoostEncoder", cen.CatBoostEncoder(random_state = 19920722),)) - - measure_of_accuracy, with_stratified = set_opt_params(my_step, trainer) - - feature_selectors = [] - if shap_df is None: - # shap approximate cannot work with catboost - if trainer[0] == "cat": - if X_train.shape[1] <= n_approx and n_features >= X_train.shape[1]: - pass - else: - feature_selectors.append(("ZoishSelector", make_zoish_selector(X_train, y_train, estimators_dict, params_dict, trainer, n_trials, n_features, 1, measure_of_accuracy, with_stratified, fname))) - # approx would introduce variability for final feauture selection; 200 will trigger additivity issue without approx - # this would keep the consistency for feature selection and avoid additivity issue - elif X_train.shape[1] > n_approx and n_features > n_approx: - feature_selectors.append(("ApproxZoishSelector", make_zoish_selector(X_train, y_train, estimators_dict, params_dict, trainer, n_trials, n_features, -1, measure_of_accuracy, with_stratified, fname, approximate = True))) - - # approx first and further narrow down toward target number - elif X_train.shape[1] > n_approx and n_features <= n_approx: - feature_selectors.append(("ApproxZoishSelector", make_zoish_selector(X_train, y_train, estimators_dict, params_dict, trainer, n_trials, n_approx, -1, measure_of_accuracy, with_stratified, fname, approximate = True))) - feature_selectors.append(("ZoishSelector", make_zoish_selector(X_train, y_train, estimators_dict, params_dict, trainer, n_trials, n_features, 1, measure_of_accuracy, with_stratified, fname))) - - # if the init feature number low enough, then skip approx - # this would keep the consistency for feature selection (additivity comes) - elif X_train.shape[1] <= n_approx and n_features < X_train.shape[1]: - feature_selectors.append(("ZoishSelector", make_zoish_selector(X_train, y_train, estimators_dict, params_dict, trainer, n_trials, n_features, 1, measure_of_accuracy, with_stratified, fname))) - - # if the init feature number less than selected number, then no feature selection is needed. (Ex. age_gender_only) - # this would avoid segmental fault due to estimators can't converge throughout optuna trials - # elif X_train.shape[1] <= n_approx and n_features >= X_train.shape[1]: - else: - pass - else: - # select top N features from the pre-calcualted SHAP importance df; no redo to avoid variaiblity - feature_selectors.append(("ColumnSelector", ColumnSelector(list(shap_df['column_name'].head(n_features))))) - - - lohrasb_opt = BaseModel().optimize_by_optuna( - estimator = estimators_dict[trainer], - estimator_params = params_dict[trainer], - measure_of_accuracy = measure_of_accuracy, - with_stratified = with_stratified, - fit_params = {}, - test_size = 0.10, - verbose = 0, - n_jobs = 1, - random_state = 19920722, - # optuna params - # optuna study init params - study = optuna.create_study( - storage = None, - sampler = TPESampler(seed = 19920722), - pruner = HyperbandPruner(), - study_name = None, - direction = "maximize", - load_if_exists = False, - directions = None - ), - # optuna optimization params - study_optimize_objective = None, - study_optimize_objective_n_trials = n_trials, - study_optimize_objective_timeout = 600, - study_optimize_n_jobs = 1, - study_optimize_catch = (), - study_optimize_callbacks = None, - study_optimize_gc_after_trial = True, - study_optimize_show_progress_bar = False - ) - - # make pipeline - SHAP_PIP = Pipeline( - [("ALLColumn", ColumnSelector(all_features))] + - transformers + - feature_selectors + - [(f"LohrasbOptimizer_{trainer[0]}_{trainer[1]}", lohrasb_opt)] - ) - - return SHAP_PIP - - -def make_mini_pipeline(pre_PIP, re_X_train, re_y_train, trainer, fname): - - cat_cols = re_X_train.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist() - - transformer_list = [] - if len(cat_cols) > 0: - transformer_list.append(("CatBoostEncoder", cen.CatBoostEncoder(random_state = 19920722),)) - - if any("Selector" in step for step in list(pre_PIP.named_steps.keys())): - selector_step = max(loc for loc, val in enumerate(list(pre_PIP.named_steps.keys())) if 'Selector' in val) - selected_cols = sorted(pre_PIP[selector_step].selected_cols) - else: - selected_cols = sorted(list(re_X_train.columns)) - print(f"re-training selected cols: {len(selected_cols)}") - - if trainer[0] == "cat": - estimator = pre_PIP[-1].best_estimator # to avoid "CatBoostError: You can't change params of fitted model." - else: - estimator = estimators_dict[trainer] - best_params = pre_PIP[-1].best_estimator.get_params() - estimator.set_params(**best_params) - - # make piepline - if trainer[0] == "ebm": - RE_PIP = Pipeline( - [("ColumnSelector", ColumnSelector(selected_cols))] + - [(f"BestEstimator_{trainer[0]}_{trainer[1]}", estimator)] - ) - else: - RE_PIP = Pipeline( - [("ColumnSelector", ColumnSelector(selected_cols))] + - transformer_list + - [(f"BestEstimator_{trainer[0]}_{trainer[1]}", estimator)] - ) - - return RE_PIP - - - -def importance_review(X_test, y_title, PIP, trainer, n_features, fname, review_cohort, retrain = False, show = False, n_approx = 50): - - if n_features > n_approx: - pass - if retrain == False: - shap_fp = f"shap.{fname}.{review_cohort}.png" - else: - shap_fp = f"retrain_shap.{fname}.{review_cohort}.png" - - try: - my_shap = Path(shap_fp) - if my_shap.is_file(): - print(f"found {shap_fp}: found pre-examined shap!!!") - else: - plt.cla() - plt.clf() - fig = plt.gcf() - - if len(PIP.steps) == 1: - scaled_X_test = X_test - estimator = PIP[0] - else: - scaled_X_test = PIP[:-1].transform(X_test) - if "best_estimator" in dir(PIP[-1]): - estimator = PIP[-1].best_estimator - else: - estimator = PIP[-1] - - explainer = fasttreeshap.TreeExplainer(estimator, algorithm = "v2", n_jobs = -1) - shap_values = explainer.shap_values(scaled_X_test) - - if show != True: - shap.summary_plot(shap_values, scaled_X_test, max_display = n_features, show = False) - plt.title(f"{y_title}") - fig.savefig(shap_fp, dpi=300, bbox_inches='tight', transparent="True", pad_inches=0) - else: - shap.summary_plot(shap_values, scaled_X_test, max_display = n_features, show = show) - plt.title(f"{y_title}") - plt.close() - plt.cla() - plt.clf() - - except: - print("model too complicated to review the shap...") - - - -def get_acc_metric(y, y_pred, trainer, classifier_metric = "F1"): - if trainer[1] == "classifier": - try: - if classifier_metric == "AUC": - auc = roc_auc_score(y, y_pred) - print(f"AUC score : {auc}") - out = auc - else: - pred_labels = np.rint(y_pred) - f1 = f1_score(y, pred_labels, average = 'macro') - print(f"F1 score : {f1}") - print(f"Classification report : ") - print(classification_report(y, pred_labels)) - print(f"Confusion matrix : ") - print(confusion_matrix(y, pred_labels)) - out = f1 - except: - out = "None" - else: - r2 = r2_score(y, y_pred) - print(f"r2 score : {r2}") - out = r2 - return out - - - -def eval_pred(PIP, trainer, X, y): - if trainer[1] == "classifier": - y_pred = PIP.predict_proba(X)[:,1] - else: - y_pred = PIP.predict(X) - acc = get_acc_metric(y, y_pred, trainer) - return y_pred, acc - - - -def save_preds(pred_fp, trainer, fname, idx, y_pred, acc_lbl, acc, classifier_metric = "F1"): - my_pred = Path(pred_fp) - if my_pred.is_file(): - print(f"found {pred_fp}: found existed predicts!!!") - else: - if trainer[1] == "classifier": - acc_metric = "F1" if classifier_metric == "F1" else "AUC" - else: - acc_metric = "R2" - - pred_df = pd.DataFrame({f"eid": idx, f"{fname}({acc_lbl}-{acc_metric}={acc})": y_pred}) - pred_df.to_pickle(pred_fp) - print(f"######################################") - print(f"- {pred_fp} saved.") - print(f"######################################") - - - -def save_joblib(PIP, joblib_fp): - dump(PIP, joblib_fp) - print(f"######################################") - print(f"- {joblib_fp} saved.") - print(f"######################################") - - - -def get_X_y_idx(df, y_title, drop_cols, trainer, selected_cols = []): - idx = df['eid'] - df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1) - drop_cols = drop_cols + df.columns[df.isna().any()].tolist() - if trainer[1] == "classifier": - y = df.loc[:,df.columns == y_title].astype(int) - else: - y = df.loc[:,df.columns == y_title].astype(float) - df = df.drop(drop_cols, errors='ignore', axis = 1) - X = df.loc[:,df.columns != y_title] - print(f"training data size: {X.shape}") - print(f"training outcome size: {y.shape}") - return X, y, idx - - - -def set_train_test(trainer, X, y, idx, test_size = 0.20, random_state = 19920722): - if trainer[1] == "classifier": - X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test = train_test_split(X, y, idx, test_size = test_size, random_state = random_state, stratify = y) - else: - X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test = train_test_split(X, y, idx, test_size = test_size, random_state = random_state) - return X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test - - - -def fit_pipeline(my_step, joblib_fp, X_train, y_train, trainer, fname, n_features = 0, n_trials = 0, RE_PIP = None, with_sample_weight = False): - my_joblib = Path(joblib_fp) - - if my_joblib.is_file(): - print(f"found {joblib_fp}: load pre-trained model!!!") - PIP = load(joblib_fp) - - elif not my_joblib.is_file(): - - if my_step == "final": - n_approx = 200 - else: - n_approx = 100 - - if n_features > n_approx: - my_shap_path = f"shap.{fname}.preselect.tsv" - else: - if trainer[0] == "cat": - my_shap_path = f"shap.{fname}.preselect.tsv".replace(f"top_{n_features}", f"top_N") - else: - my_shap_path = f"shap.{fname}.preselect.tsv".replace(f"top_{n_features}", f"top_{n_approx}") - my_shap = Path(my_shap_path) - - if RE_PIP == None: - if my_shap.is_file(): - print(f"found {my_shap_path}: load pre-selected shap importance scores!!!") - shap_df = pd.read_csv(my_shap_path, sep = '\t') - pre_PIP = make_zoish_lohrasb_pipeline(my_step, X_train, y_train, trainer, fname, n_features, n_trials, shap_df = shap_df) - else: - pre_PIP = make_zoish_lohrasb_pipeline(my_step, X_train, y_train, trainer, fname, n_features, n_trials, n_approx = n_approx) - pre_PIP.fit(X_train, y_train) - - if any("ZoishSelector" in step for step in list(pre_PIP.named_steps.keys())): - pre_PIP[-2].importance_df.to_csv(my_shap_path, sep = '\t', index=False) - - PIP = make_mini_pipeline(pre_PIP, X_train, y_train, trainer, fname) - else: - PIP = RE_PIP - - - if with_sample_weight == True and trainer[1] == "classifier": - # https://stackoverflow.com/questions/47399350/how-does-sample-weight-compare-to-class-weight-in-scikit-learn - # https://stackoverflow.com/questions/67868420/xgboost-for-multiclassification-and-imbalanced-data - print(">>> apply sample_weight <<<") - sample_weight = compute_sample_weight(class_weight = 'balanced', y = y_train) - else: - sample_weight = None - - # ValueError: Pipeline.fit does not accept the sample_weight parameter. - # You can pass parameters to specific steps of your pipeline using the stepname__parameter format, - # e.g. `Pipeline.fit(X, y, logisticregression__sample_weight=sample_weight)`. - PIP.fit(X_train, y_train, **{f"BestEstimator_{trainer[0]}_{trainer[1]}__sample_weight": sample_weight}) - - save_joblib(PIP, joblib_fp) - - else: - sys.exit(f"Can't find {joblib_fp}") - - return PIP - - - -def train_opt_pipeline(my_step, df, y_title, drop_cols, trainer, fname, n_features, n_trials, PIP = None, test_acc = 0): - print(f"\n==== train_opt_pipeline ==== {my_step} ====") - - X, y, idx = get_X_y_idx(df, y_title, drop_cols, trainer) - - if my_step == "base_fit": - X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test = set_train_test(trainer, X, y, idx) - PIP = fit_pipeline(my_step, f"base_pipeline.{fname}.joblib", X_train, y_train, trainer, fname, n_features, n_trials) - y_pred, acc = eval_pred(PIP, trainer, X_test, y_test) - - elif my_step == "base_predict": - X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test = X, X, y, y, idx, idx - y_pred, acc = eval_pred(PIP, trainer, X_test, y_test) - print("save base_predict first time.") - save_preds(f"base_pred.{fname}.pkl", trainer, fname, idx_test, y_pred, "test/validate", f"{test_acc}/{acc}") - - elif my_step == "final": # for now it's always CAD - X_train, X_test, y_train, y_test, idx_train, idx_test = set_train_test(trainer, X, y, idx) - PIP = fit_pipeline(my_step, f"final_pipeline.{fname}.joblib", X_train, y_train, trainer, fname, n_features, n_trials) - y_pred, acc = eval_pred(PIP, trainer, X_test, y_test) - print("save final_predict first time.") - save_preds(f"final_pred.{fname}.pkl", trainer, fname, idx_test, y_pred, "test", acc) - - else: - sys.exit(f"invalid step: {my_step}") - return PIP, y_pred, acc - - - -def retrain_best_pipeline(my_step, df, y_title, drop_cols, trainer, fname, PIP, test_acc = 0): - print(f"\n==== retrain_best_pipeline ==== {my_step} ====") - - re_X, re_y, re_idx = get_X_y_idx(df, y_title, drop_cols, trainer) - - if my_step == "base_fit": - REFIT_PIP = fit_pipeline(my_step, f"retrain_base_pipeline.{fname}.joblib", re_X, re_y, trainer, fname, RE_PIP = PIP, with_sample_weight = True) - re_y_pred, re_acc = eval_pred(REFIT_PIP, trainer, re_X, re_y) - - elif my_step == "base_predict": - REFIT_PIP = PIP - re_y_pred, re_acc = eval_pred(REFIT_PIP, trainer, re_X, re_y) - save_preds(f"retrain_base_pred.{fname}.pkl", trainer, fname, re_idx, re_y_pred, "test/validate", f"{test_acc}/{re_acc}") - - elif my_step == "final": - re_X_train, re_X_test, re_y_train, re_y_test, re_idx_train, re_idx_test = set_train_test(trainer, re_X, re_y, re_idx) - REFIT_PIP = fit_pipeline(my_step, f"retrain_final_pipeline.{fname}.joblib", re_X_train, re_y_train, trainer, fname, RE_PIP = PIP, with_sample_weight = True) - re_y_pred, re_acc = eval_pred(REFIT_PIP, trainer, re_X_test, re_y_test) - save_preds(f"retrain_final_pred.{fname}.pkl", trainer, fname, re_idx_test, re_y_pred, "final_retrain_test", re_acc) - - else: - sys.exit(f"invalid step: {my_step}") - return REFIT_PIP, re_y_pred, re_acc - - - -def execute_model_workflow(my_n_features, my_n_trials, dfs, base_excluded, cus_drop_cols, y_label, training_round, my_step, trainer, training_configs, debug = False, base_n_features = 0, test_acc = 0): - - print(f"") - print(f"") - print(f"@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@") - df, y_title = get_df(dfs, y_label, training_round, my_step, trainer, training_configs, debug) - # make filename contains top_{selected feature N}.{trainer algorithm}.{outcome label}_{base/final}_{predictor set} - if debug == True: - fname = f"debug_{my_n_features}.{'_'.join(trainer)}.{y_title}" - else: - if my_step != "final": - fname = f"top_{my_n_features}.{'_'.join(trainer)}.{y_title}" - else: - fname = f"final_top_{my_n_features}.{'_'.join(trainer)}.{y_title}.base_{base_n_features}" - print(f"Execute {my_step}: {fname}") - print(f"@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@") - - drop_cols = base_excluded + cus_drop_cols - print(f" - preview drop_cols: {drop_cols}") - - if df.shape[0] == 0: - print(f"Zero individual in the cohort - aborted.") - return None, None - if trainer[1] == "classifier" and my_step == "base_fit": - if df[y_title].value_counts().shape[0] == 1: - print(f"Monomorphic - training aborted") - return None, None - if sum(df[y_title].astype(int) == 1) < 3: - print(f"Cases less than 3 - training abored") - return None, None - - if my_step == "base_fit": - PIP, y_pred, acc = train_opt_pipeline(my_step, df, y_title, drop_cols, trainer, fname, my_n_features, my_n_trials) - RE_PIP, re_y_pred, re_acc = retrain_best_pipeline(my_step, df, y_title, drop_cols, trainer, fname, PIP = PIP) - return None, acc - - elif my_step == "base_predict": - joblib_fp = f"base_pipeline.{fname}.joblib" - my_joblib = Path(joblib_fp) - if my_joblib.is_file(): - PIP = load(joblib_fp) - PIP, y_pred, acc = train_opt_pipeline(my_step, df, y_title, drop_cols, trainer, fname, my_n_features, my_n_trials, PIP = PIP, test_acc = test_acc) - else: - print(f"######################################") - print(f"- {my_step} train_opt_pipeline incompleted: {joblib_fp} not found.") - print(f"######################################") - print(f"") - return None, None - - retrain_joblib_fp = f"retrain_base_pipeline.{fname}.joblib" - my_retrain_joblib = Path(retrain_joblib_fp) - if my_retrain_joblib.is_file(): - PIP = load(retrain_joblib_fp) - RE_PIP, re_y_pred, re_acc = retrain_best_pipeline(my_step, df, y_title, drop_cols, trainer, fname, PIP = PIP, test_acc = test_acc) - else: - print(f"######################################") - print(f"- {my_step} retrain_best_pipeline incompleted: {retrain_joblib_fp} not found.") - print(f"######################################") - print(f"") - return None, None - - return re_y_pred, re_acc - - elif my_step == "final": - PIP, y_pred, acc = train_opt_pipeline(my_step, df, y_title, drop_cols, trainer, fname, my_n_features, my_n_trials) - RE_PIP, re_y_pred, re_acc = retrain_best_pipeline(my_step, df, y_title, drop_cols, trainer, fname, PIP = PIP) - return re_y_pred, re_acc - - else: - sys.exit(f"invalid step: {my_step}") - - - \ No newline at end of file