Exercise VI: Revisiting Linear and Logistic Regression¶
In the following exercise we will follow an adapted version of Prof. Tal Yarkoni’s workshop in the NeuroHackademy 2020 (available here).
Our dataset includes features extracted from the Autism Brain Imaging Data Exchange II (ABIDE II) project using FreeSurfer (available here) [3], as well as some demographic and phenotypic information about the subjects.
To review the methods discussed in the course so far, we will try and use FreeSurfer’s estimated brain features to predict age and Autistic Spectrum Disorder (ASD) diagnosis as a review for both linear and logistic regression (respectively).
Set up¶
To read a .tsv
file we have to specify delimiter="\t"
:
import pandas as pd
URL = "https://raw.githubusercontent.com/neurohackademy/nh2020-curriculum/master/tu-machine-learning-yarkoni/data/abide2.tsv"
data = pd.read_csv(URL, delimiter="\t")
Never hurts to clean up a little:
IGNORED_COLUMNS = ["age_resid", "sex"]
REPLACE_DICT = {"group": {1: "ASD", 2: "Control"}}
data.drop(columns=IGNORED_COLUMNS, inplace=True)
data.replace(REPLACE_DICT, inplace=True)
General Inspection¶
GROUP_COLORS = {"ASD": "purple", "Control": "orange"}
def highlight_group(value: str) -> str:
try:
color = GROUP_COLORS[value]
except KeyError:
pass
else:
return f"color: {color}"
numeric_data = data.select_dtypes(float)
data.sample(25).style.applymap(highlight_group, subset=["group"]).background_gradient(subset=numeric_data.columns)
site | subject | age | group | fsArea_L_V1_ROI | fsArea_L_MST_ROI | fsArea_L_V6_ROI | fsArea_L_V2_ROI | fsArea_L_V3_ROI | fsArea_L_V4_ROI | fsArea_L_V8_ROI | fsArea_L_4_ROI | fsArea_L_3b_ROI | fsArea_L_FEF_ROI | fsArea_L_PEF_ROI | fsArea_L_55b_ROI | fsArea_L_V3A_ROI | fsArea_L_RSC_ROI | fsArea_L_POS2_ROI | fsArea_L_V7_ROI | fsArea_L_IPS1_ROI | fsArea_L_FFC_ROI | fsArea_L_V3B_ROI | fsArea_L_LO1_ROI | fsArea_L_LO2_ROI | fsArea_L_PIT_ROI | fsArea_L_MT_ROI | fsArea_L_A1_ROI | fsArea_L_PSL_ROI | fsArea_L_SFL_ROI | fsArea_L_PCV_ROI | fsArea_L_STV_ROI | fsArea_L_7Pm_ROI | fsArea_L_7m_ROI | fsArea_L_POS1_ROI | fsArea_L_23d_ROI | fsArea_L_v23ab_ROI | fsArea_L_d23ab_ROI | fsArea_L_31pv_ROI | fsArea_L_5m_ROI | fsArea_L_5mv_ROI | fsArea_L_23c_ROI | fsArea_L_5L_ROI | fsArea_L_24dd_ROI | fsArea_L_24dv_ROI | fsArea_L_7AL_ROI | fsArea_L_SCEF_ROI | fsArea_L_6ma_ROI | fsArea_L_7Am_ROI | fsArea_L_7PL_ROI | fsArea_L_7PC_ROI | fsArea_L_LIPv_ROI | fsArea_L_VIP_ROI | fsArea_L_MIP_ROI | fsArea_L_1_ROI | fsArea_L_2_ROI | fsArea_L_3a_ROI | fsArea_L_6d_ROI | fsArea_L_6mp_ROI | fsArea_L_6v_ROI | fsArea_L_p24pr_ROI | fsArea_L_33pr_ROI | fsArea_L_a24pr_ROI | fsArea_L_p32pr_ROI | fsArea_L_a24_ROI | fsArea_L_d32_ROI | fsArea_L_8BM_ROI | fsArea_L_p32_ROI | fsArea_L_10r_ROI | fsArea_L_47m_ROI | fsArea_L_8Av_ROI | fsArea_L_8Ad_ROI | fsArea_L_9m_ROI | fsArea_L_8BL_ROI | fsArea_L_9p_ROI | fsArea_L_10d_ROI | fsArea_L_8C_ROI | fsArea_L_44_ROI | fsArea_L_45_ROI | fsArea_L_47l_ROI | fsArea_L_a47r_ROI | fsArea_L_6r_ROI | fsArea_L_IFJa_ROI | fsArea_L_IFJp_ROI | fsArea_L_IFSp_ROI | fsArea_L_IFSa_ROI | fsArea_L_p9-46v_ROI | fsArea_L_46_ROI | fsArea_L_a9-46v_ROI | fsArea_L_9-46d_ROI | fsArea_L_9a_ROI | fsArea_L_10v_ROI | fsArea_L_a10p_ROI | fsArea_L_10pp_ROI | fsArea_L_11l_ROI | fsArea_L_13l_ROI | fsArea_L_OFC_ROI | fsArea_L_47s_ROI | fsArea_L_LIPd_ROI | fsArea_L_6a_ROI | fsArea_L_i6-8_ROI | fsArea_L_s6-8_ROI | fsArea_L_43_ROI | fsArea_L_OP4_ROI | fsArea_L_OP1_ROI | fsArea_L_OP2-3_ROI | fsArea_L_52_ROI | fsArea_L_RI_ROI | fsArea_L_PFcm_ROI | fsArea_L_PoI2_ROI | fsArea_L_TA2_ROI | fsArea_L_FOP4_ROI | fsArea_L_MI_ROI | fsArea_L_Pir_ROI | fsArea_L_AVI_ROI | fsArea_L_AAIC_ROI | fsArea_L_FOP1_ROI | fsArea_L_FOP3_ROI | fsArea_L_FOP2_ROI | fsArea_L_PFt_ROI | fsArea_L_AIP_ROI | fsArea_L_EC_ROI | fsArea_L_PreS_ROI | fsArea_L_H_ROI | fsArea_L_ProS_ROI | fsArea_L_PeEc_ROI | fsArea_L_STGa_ROI | fsArea_L_PBelt_ROI | fsArea_L_A5_ROI | fsArea_L_PHA1_ROI | fsArea_L_PHA3_ROI | fsArea_L_STSda_ROI | fsArea_L_STSdp_ROI | fsArea_L_STSvp_ROI | fsArea_L_TGd_ROI | fsArea_L_TE1a_ROI | fsArea_L_TE1p_ROI | fsArea_L_TE2a_ROI | fsArea_L_TF_ROI | fsArea_L_TE2p_ROI | fsArea_L_PHT_ROI | fsArea_L_PH_ROI | fsArea_L_TPOJ1_ROI | fsArea_L_TPOJ2_ROI | fsArea_L_TPOJ3_ROI | fsArea_L_DVT_ROI | fsArea_L_PGp_ROI | fsArea_L_IP2_ROI | fsArea_L_IP1_ROI | fsArea_L_IP0_ROI | fsArea_L_PFop_ROI | fsArea_L_PF_ROI | fsArea_L_PFm_ROI | fsArea_L_PGi_ROI | fsArea_L_PGs_ROI | fsArea_L_V6A_ROI | fsArea_L_VMV1_ROI | fsArea_L_VMV3_ROI | 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fsArea_R_IFJa_ROI | fsArea_R_IFJp_ROI | fsArea_R_IFSp_ROI | fsArea_R_IFSa_ROI | fsArea_R_p9-46v_ROI | fsArea_R_46_ROI | fsArea_R_a9-46v_ROI | fsArea_R_9-46d_ROI | fsArea_R_9a_ROI | fsArea_R_10v_ROI | fsArea_R_a10p_ROI | fsArea_R_10pp_ROI | fsArea_R_11l_ROI | fsArea_R_13l_ROI | fsArea_R_OFC_ROI | fsArea_R_47s_ROI | fsArea_R_LIPd_ROI | fsArea_R_6a_ROI | fsArea_R_i6-8_ROI | fsArea_R_s6-8_ROI | fsArea_R_43_ROI | fsArea_R_OP4_ROI | fsArea_R_OP1_ROI | fsArea_R_OP2-3_ROI | fsArea_R_52_ROI | fsArea_R_RI_ROI | fsArea_R_PFcm_ROI | fsArea_R_PoI2_ROI | fsArea_R_TA2_ROI | fsArea_R_FOP4_ROI | fsArea_R_MI_ROI | fsArea_R_Pir_ROI | fsArea_R_AVI_ROI | fsArea_R_AAIC_ROI | fsArea_R_FOP1_ROI | fsArea_R_FOP3_ROI | fsArea_R_FOP2_ROI | fsArea_R_PFt_ROI | fsArea_R_AIP_ROI | fsArea_R_EC_ROI | fsArea_R_PreS_ROI | fsArea_R_H_ROI | fsArea_R_ProS_ROI | fsArea_R_PeEc_ROI | fsArea_R_STGa_ROI | fsArea_R_PBelt_ROI | fsArea_R_A5_ROI | fsArea_R_PHA1_ROI | fsArea_R_PHA3_ROI | fsArea_R_STSda_ROI | fsArea_R_STSdp_ROI | fsArea_R_STSvp_ROI | fsArea_R_TGd_ROI | fsArea_R_TE1a_ROI | fsArea_R_TE1p_ROI | fsArea_R_TE2a_ROI | fsArea_R_TF_ROI | fsArea_R_TE2p_ROI | fsArea_R_PHT_ROI | fsArea_R_PH_ROI | fsArea_R_TPOJ1_ROI | fsArea_R_TPOJ2_ROI | fsArea_R_TPOJ3_ROI | fsArea_R_DVT_ROI | fsArea_R_PGp_ROI | fsArea_R_IP2_ROI | fsArea_R_IP1_ROI | fsArea_R_IP0_ROI | fsArea_R_PFop_ROI | fsArea_R_PF_ROI | fsArea_R_PFm_ROI | fsArea_R_PGi_ROI | fsArea_R_PGs_ROI | fsArea_R_V6A_ROI | fsArea_R_VMV1_ROI | fsArea_R_VMV3_ROI | fsArea_R_PHA2_ROI | fsArea_R_V4t_ROI | fsArea_R_FST_ROI | fsArea_R_V3CD_ROI | fsArea_R_LO3_ROI | fsArea_R_VMV2_ROI | fsArea_R_31pd_ROI | fsArea_R_31a_ROI | fsArea_R_VVC_ROI | fsArea_R_25_ROI | fsArea_R_s32_ROI | fsArea_R_pOFC_ROI | fsArea_R_PoI1_ROI | fsArea_R_Ig_ROI | fsArea_R_FOP5_ROI | fsArea_R_p10p_ROI | fsArea_R_p47r_ROI | fsArea_R_TGv_ROI | fsArea_R_MBelt_ROI | fsArea_R_LBelt_ROI | fsArea_R_A4_ROI | fsArea_R_STSva_ROI | fsArea_R_TE1m_ROI | fsArea_R_PI_ROI | fsArea_R_a32pr_ROI | fsArea_R_p24_ROI | fsVol_L_V1_ROI | fsVol_L_MST_ROI | fsVol_L_V6_ROI | fsVol_L_V2_ROI | fsVol_L_V3_ROI | fsVol_L_V4_ROI | fsVol_L_V8_ROI | fsVol_L_4_ROI | fsVol_L_3b_ROI | fsVol_L_FEF_ROI | fsVol_L_PEF_ROI | fsVol_L_55b_ROI | fsVol_L_V3A_ROI | fsVol_L_RSC_ROI | fsVol_L_POS2_ROI | fsVol_L_V7_ROI | fsVol_L_IPS1_ROI | fsVol_L_FFC_ROI | fsVol_L_V3B_ROI | fsVol_L_LO1_ROI | fsVol_L_LO2_ROI | fsVol_L_PIT_ROI | fsVol_L_MT_ROI | fsVol_L_A1_ROI | fsVol_L_PSL_ROI | fsVol_L_SFL_ROI | fsVol_L_PCV_ROI | fsVol_L_STV_ROI | fsVol_L_7Pm_ROI | fsVol_L_7m_ROI | fsVol_L_POS1_ROI | fsVol_L_23d_ROI | fsVol_L_v23ab_ROI | fsVol_L_d23ab_ROI | fsVol_L_31pv_ROI | fsVol_L_5m_ROI | fsVol_L_5mv_ROI | fsVol_L_23c_ROI | fsVol_L_5L_ROI | fsVol_L_24dd_ROI | fsVol_L_24dv_ROI | fsVol_L_7AL_ROI | fsVol_L_SCEF_ROI | fsVol_L_6ma_ROI | fsVol_L_7Am_ROI | fsVol_L_7PL_ROI | fsVol_L_7PC_ROI | fsVol_L_LIPv_ROI | fsVol_L_VIP_ROI | fsVol_L_MIP_ROI | fsVol_L_1_ROI | fsVol_L_2_ROI | fsVol_L_3a_ROI | fsVol_L_6d_ROI | fsVol_L_6mp_ROI | fsVol_L_6v_ROI | fsVol_L_p24pr_ROI | fsVol_L_33pr_ROI | fsVol_L_a24pr_ROI | fsVol_L_p32pr_ROI | fsVol_L_a24_ROI | fsVol_L_d32_ROI | fsVol_L_8BM_ROI | fsVol_L_p32_ROI | fsVol_L_10r_ROI | fsVol_L_47m_ROI | fsVol_L_8Av_ROI | fsVol_L_8Ad_ROI | fsVol_L_9m_ROI | fsVol_L_8BL_ROI | fsVol_L_9p_ROI | fsVol_L_10d_ROI | fsVol_L_8C_ROI | fsVol_L_44_ROI | fsVol_L_45_ROI | fsVol_L_47l_ROI | fsVol_L_a47r_ROI | fsVol_L_6r_ROI | fsVol_L_IFJa_ROI | fsVol_L_IFJp_ROI | fsVol_L_IFSp_ROI | fsVol_L_IFSa_ROI | fsVol_L_p9-46v_ROI | fsVol_L_46_ROI | fsVol_L_a9-46v_ROI | fsVol_L_9-46d_ROI | fsVol_L_9a_ROI | fsVol_L_10v_ROI | fsVol_L_a10p_ROI | fsVol_L_10pp_ROI | fsVol_L_11l_ROI | fsVol_L_13l_ROI | fsVol_L_OFC_ROI | fsVol_L_47s_ROI | fsVol_L_LIPd_ROI | fsVol_L_6a_ROI | fsVol_L_i6-8_ROI | fsVol_L_s6-8_ROI | fsVol_L_43_ROI | fsVol_L_OP4_ROI | fsVol_L_OP1_ROI | fsVol_L_OP2-3_ROI | fsVol_L_52_ROI | fsVol_L_RI_ROI | fsVol_L_PFcm_ROI | fsVol_L_PoI2_ROI | fsVol_L_TA2_ROI | fsVol_L_FOP4_ROI | fsVol_L_MI_ROI | fsVol_L_Pir_ROI | 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145 | ABIDEII-KKI_1 | 29346 | 12.660274 | Control | 3673.000000 | 282.000000 | 461.000000 | 2841.000000 | 1841.000000 | 1612.000000 | 365.000000 | 1889.000000 | 1409.000000 | 804.000000 | 157.000000 | 500.000000 | 500.000000 | 388.000000 | 931.000000 | 227.000000 | 578.000000 | 693.000000 | 324.000000 | 362.000000 | 285.000000 | 278.000000 | 242.000000 | 278.000000 | 533.000000 | 499.000000 | 375.000000 | 337.000000 | 214.000000 | 338.000000 | 662.000000 | 186.000000 | 207.000000 | 208.000000 | 298.000000 | 235.000000 | 429.000000 | 667.000000 | 354.000000 | 569.000000 | 300.000000 | 547.000000 | 760.000000 | 574.000000 | 532.000000 | 350.000000 | 443.000000 | 404.000000 | 376.000000 | 615.000000 | 1007.000000 | 1206.000000 | 604.000000 | 606.000000 | 612.000000 | 165.000000 | 225.000000 | 168.000000 | 218.000000 | 370.000000 | 317.000000 | 541.000000 | 653.000000 | 327.000000 | 381.000000 | 217.000000 | 937.000000 | 847.000000 | 976.000000 | 324.000000 | 634.000000 | 619.000000 | 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703 | ABIDEII-KKI_1 | 29348 | 12.353425 | Control | 2887.000000 | 175.000000 | 430.000000 | 2443.000000 | 1800.000000 | 1221.000000 | 233.000000 | 1831.000000 | 1380.000000 | 429.000000 | 394.000000 | 551.000000 | 593.000000 | 416.000000 | 842.000000 | 196.000000 | 345.000000 | 607.000000 | 294.000000 | 211.000000 | 274.000000 | 238.000000 | 215.000000 | 163.000000 | 518.000000 | 562.000000 | 465.000000 | 457.000000 | 256.000000 | 477.000000 | 498.000000 | 220.000000 | 210.000000 | 244.000000 | 392.000000 | 292.000000 | 542.000000 | 720.000000 | 299.000000 | 586.000000 | 343.000000 | 488.000000 | 783.000000 | 802.000000 | 475.000000 | 220.000000 | 486.000000 | 433.000000 | 293.000000 | 321.000000 | 966.000000 | 1344.000000 | 733.000000 | 566.000000 | 688.000000 | 290.000000 | 188.000000 | 139.000000 | 166.000000 | 329.000000 | 323.000000 | 389.000000 | 522.000000 | 329.000000 | 372.000000 | 180.000000 | 968.000000 | 728.000000 | 813.000000 | 423.000000 | 562.000000 | 652.000000 | 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349 | ABIDEII-GU_1 | 28805 | 8.123288 | ASD | 4151.000000 | 247.000000 | 500.000000 | 3033.000000 | 2062.000000 | 1502.000000 | 266.000000 | 1930.000000 | 1530.000000 | 532.000000 | 291.000000 | 451.000000 | 613.000000 | 418.000000 | 783.000000 | 171.000000 | 451.000000 | 592.000000 | 146.000000 | 382.000000 | 296.000000 | 244.000000 | 192.000000 | 150.000000 | 301.000000 | 554.000000 | 238.000000 | 234.000000 | 278.000000 | 315.000000 | 660.000000 | 256.000000 | 167.000000 | 149.000000 | 194.000000 | 261.000000 | 375.000000 | 551.000000 | 290.000000 | 472.000000 | 279.000000 | 703.000000 | 567.000000 | 617.000000 | 540.000000 | 280.000000 | 646.000000 | 565.000000 | 416.000000 | 509.000000 | 1080.000000 | 1375.000000 | 700.000000 | 500.000000 | 589.000000 | 233.000000 | 193.000000 | 128.000000 | 201.000000 | 433.000000 | 302.000000 | 486.000000 | 642.000000 | 372.000000 | 431.000000 | 170.000000 | 942.000000 | 894.000000 | 837.000000 | 437.000000 | 576.000000 | 682.000000 | 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489 | ABIDEII-GU_1 | 28817 | 13.882192 | ASD | 2912.000000 | 187.000000 | 354.000000 | 2339.000000 | 1330.000000 | 1053.000000 | 232.000000 | 1697.000000 | 1373.000000 | 309.000000 | 266.000000 | 366.000000 | 429.000000 | 352.000000 | 608.000000 | 148.000000 | 335.000000 | 481.000000 | 229.000000 | 218.000000 | 215.000000 | 157.000000 | 188.000000 | 199.000000 | 400.000000 | 358.000000 | 316.000000 | 452.000000 | 200.000000 | 276.000000 | 460.000000 | 175.000000 | 176.000000 | 175.000000 | 278.000000 | 341.000000 | 412.000000 | 458.000000 | 388.000000 | 462.000000 | 256.000000 | 420.000000 | 523.000000 | 379.000000 | 355.000000 | 217.000000 | 488.000000 | 357.000000 | 274.000000 | 406.000000 | 873.000000 | 1179.000000 | 694.000000 | 325.000000 | 475.000000 | 210.000000 | 178.000000 | 131.000000 | 227.000000 | 286.000000 | 222.000000 | 374.000000 | 442.000000 | 248.000000 | 310.000000 | 180.000000 | 812.000000 | 658.000000 | 723.000000 | 264.000000 | 433.000000 | 516.000000 | 924.000000 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8 | ABIDEII-GU_1 | 28753 | 13.249315 | Control | 3600.000000 | 164.000000 | 427.000000 | 2869.000000 | 1937.000000 | 1449.000000 | 317.000000 | 1801.000000 | 1360.000000 | 471.000000 | 253.000000 | 414.000000 | 578.000000 | 342.000000 | 782.000000 | 172.000000 | 312.000000 | 796.000000 | 232.000000 | 344.000000 | 340.000000 | 287.000000 | 188.000000 | 170.000000 | 457.000000 | 497.000000 | 513.000000 | 399.000000 | 274.000000 | 506.000000 | 474.000000 | 212.000000 | 261.000000 | 229.000000 | 347.000000 | 239.000000 | 409.000000 | 503.000000 | 318.000000 | 493.000000 | 380.000000 | 540.000000 | 772.000000 | 563.000000 | 534.000000 | 270.000000 | 588.000000 | 459.000000 | 427.000000 | 472.000000 | 984.000000 | 1566.000000 | 712.000000 | 435.000000 | 456.000000 | 238.000000 | 147.000000 | 115.000000 | 226.000000 | 470.000000 | 344.000000 | 518.000000 | 737.000000 | 296.000000 | 379.000000 | 212.000000 | 843.000000 | 757.000000 | 884.000000 | 370.000000 | 442.000000 | 603.000000 | 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41 | ABIDEII-ONRC_2 | 28733 | 19.000000 | Control | 3517.000000 | 229.000000 | 387.000000 | 2696.000000 | 1772.000000 | 1316.000000 | 338.000000 | 1685.000000 | 1236.000000 | 259.000000 | 274.000000 | 330.000000 | 512.000000 | 351.000000 | 895.000000 | 171.000000 | 383.000000 | 681.000000 | 238.000000 | 194.000000 | 210.000000 | 253.000000 | 198.000000 | 210.000000 | 453.000000 | 472.000000 | 405.000000 | 288.000000 | 285.000000 | 406.000000 | 486.000000 | 191.000000 | 143.000000 | 160.000000 | 229.000000 | 218.000000 | 337.000000 | 495.000000 | 329.000000 | 455.000000 | 213.000000 | 791.000000 | 718.000000 | 563.000000 | 602.000000 | 240.000000 | 423.000000 | 353.000000 | 340.000000 | 380.000000 | 902.000000 | 1178.000000 | 620.000000 | 300.000000 | 585.000000 | 209.000000 | 177.000000 | 115.000000 | 167.000000 | 327.000000 | 214.000000 | 498.000000 | 622.000000 | 352.000000 | 349.000000 | 204.000000 | 563.000000 | 634.000000 | 798.000000 | 339.000000 | 502.000000 | 652.000000 | 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321 | ABIDEII-SDSU_1 | 28870 | 11.300000 | Control | 3528.000000 | 176.000000 | 367.000000 | 2988.000000 | 1955.000000 | 1486.000000 | 260.000000 | 1296.000000 | 1180.000000 | 327.000000 | 172.000000 | 362.000000 | 479.000000 | 369.000000 | 584.000000 | 169.000000 | 366.000000 | 574.000000 | 227.000000 | 220.000000 | 257.000000 | 251.000000 | 176.000000 | 165.000000 | 439.000000 | 559.000000 | 367.000000 | 355.000000 | 259.000000 | 370.000000 | 522.000000 | 209.000000 | 183.000000 | 233.000000 | 270.000000 | 171.000000 | 312.000000 | 458.000000 | 240.000000 | 394.000000 | 247.000000 | 437.000000 | 657.000000 | 451.000000 | 429.000000 | 257.000000 | 467.000000 | 389.000000 | 348.000000 | 401.000000 | 802.000000 | 1196.000000 | 553.000000 | 278.000000 | 566.000000 | 147.000000 | 206.000000 | 124.000000 | 209.000000 | 376.000000 | 230.000000 | 398.000000 | 518.000000 | 286.000000 | 351.000000 | 188.000000 | 659.000000 | 1040.000000 | 715.000000 | 543.000000 | 605.000000 | 654.000000 | 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382 | ABIDEII-OHSU_1 | 28965 | 9.000000 | Control | 2640.000000 | 241.000000 | 367.000000 | 2523.000000 | 1769.000000 | 1278.000000 | 202.000000 | 1720.000000 | 1405.000000 | 493.000000 | 157.000000 | 280.000000 | 510.000000 | 331.000000 | 704.000000 | 127.000000 | 323.000000 | 574.000000 | 181.000000 | 260.000000 | 236.000000 | 185.000000 | 168.000000 | 128.000000 | 447.000000 | 579.000000 | 440.000000 | 531.000000 | 233.000000 | 351.000000 | 525.000000 | 157.000000 | 172.000000 | 212.000000 | 256.000000 | 166.000000 | 298.000000 | 463.000000 | 300.000000 | 377.000000 | 314.000000 | 513.000000 | 517.000000 | 612.000000 | 522.000000 | 239.000000 | 385.000000 | 339.000000 | 365.000000 | 354.000000 | 938.000000 | 976.000000 | 722.000000 | 430.000000 | 554.000000 | 217.000000 | 145.000000 | 119.000000 | 157.000000 | 267.000000 | 202.000000 | 366.000000 | 483.000000 | 242.000000 | 292.000000 | 171.000000 | 466.000000 | 551.000000 | 757.000000 | 439.000000 | 529.000000 | 615.000000 | 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108 | ABIDEII-KKI_1 | 29427 | 11.024658 | Control | 2986.000000 | 265.000000 | 394.000000 | 2483.000000 | 1754.000000 | 1439.000000 | 313.000000 | 1752.000000 | 1436.000000 | 457.000000 | 212.000000 | 343.000000 | 588.000000 | 440.000000 | 726.000000 | 225.000000 | 427.000000 | 660.000000 | 275.000000 | 285.000000 | 290.000000 | 264.000000 | 157.000000 | 164.000000 | 349.000000 | 503.000000 | 396.000000 | 264.000000 | 181.000000 | 385.000000 | 556.000000 | 223.000000 | 215.000000 | 210.000000 | 289.000000 | 245.000000 | 373.000000 | 493.000000 | 382.000000 | 433.000000 | 260.000000 | 753.000000 | 761.000000 | 775.000000 | 673.000000 | 271.000000 | 588.000000 | 530.000000 | 436.000000 | 502.000000 | 783.000000 | 1205.000000 | 662.000000 | 418.000000 | 832.000000 | 202.000000 | 278.000000 | 168.000000 | 256.000000 | 396.000000 | 404.000000 | 455.000000 | 602.000000 | 382.000000 | 412.000000 | 181.000000 | 778.000000 | 513.000000 | 708.000000 | 286.000000 | 449.000000 | 712.000000 | 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134 | ABIDEII-NYU_1 | 29235 | 9.033000 | Control | 4049.000000 | 185.000000 | 496.000000 | 3346.000000 | 2201.000000 | 1584.000000 | 316.000000 | 2051.000000 | 1788.000000 | 544.000000 | 276.000000 | 346.000000 | 614.000000 | 382.000000 | 871.000000 | 192.000000 | 375.000000 | 599.000000 | 271.000000 | 303.000000 | 279.000000 | 247.000000 | 205.000000 | 208.000000 | 587.000000 | 524.000000 | 388.000000 | 554.000000 | 209.000000 | 335.000000 | 542.000000 | 276.000000 | 180.000000 | 212.000000 | 265.000000 | 257.000000 | 415.000000 | 627.000000 | 404.000000 | 492.000000 | 275.000000 | 644.000000 | 724.000000 | 721.000000 | 545.000000 | 340.000000 | 496.000000 | 479.000000 | 437.000000 | 474.000000 | 1221.000000 | 1495.000000 | 783.000000 | 467.000000 | 818.000000 | 278.000000 | 231.000000 | 140.000000 | 193.000000 | 349.000000 | 341.000000 | 441.000000 | 610.000000 | 377.000000 | 444.000000 | 191.000000 | 867.000000 | 1022.000000 | 890.000000 | 435.000000 | 762.000000 | 787.000000 | 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155 | ABIDEII-KKI_1 | 29472 | 10.109589 | Control | 2651.000000 | 216.000000 | 330.000000 | 2489.000000 | 1818.000000 | 1444.000000 | 261.000000 | 1872.000000 | 1444.000000 | 364.000000 | 264.000000 | 403.000000 | 450.000000 | 243.000000 | 571.000000 | 184.000000 | 380.000000 | 540.000000 | 242.000000 | 274.000000 | 313.000000 | 295.000000 | 193.000000 | 147.000000 | 434.000000 | 480.000000 | 419.000000 | 431.000000 | 229.000000 | 446.000000 | 552.000000 | 169.000000 | 195.000000 | 151.000000 | 255.000000 | 273.000000 | 410.000000 | 620.000000 | 326.000000 | 526.000000 | 260.000000 | 407.000000 | 735.000000 | 738.000000 | 528.000000 | 230.000000 | 316.000000 | 322.000000 | 368.000000 | 454.000000 | 1126.000000 | 1404.000000 | 710.000000 | 310.000000 | 676.000000 | 244.000000 | 254.000000 | 146.000000 | 216.000000 | 349.000000 | 339.000000 | 460.000000 | 490.000000 | 338.000000 | 366.000000 | 186.000000 | 966.000000 | 937.000000 | 845.000000 | 425.000000 | 555.000000 | 574.000000 | 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70 | ABIDEII-OHSU_1 | 29002 | 14.000000 | Control | 2932.000000 | 312.000000 | 337.000000 | 2361.000000 | 1684.000000 | 1445.000000 | 304.000000 | 1942.000000 | 1511.000000 | 497.000000 | 224.000000 | 407.000000 | 502.000000 | 440.000000 | 640.000000 | 165.000000 | 323.000000 | 722.000000 | 272.000000 | 287.000000 | 272.000000 | 253.000000 | 222.000000 | 148.000000 | 609.000000 | 640.000000 | 506.000000 | 438.000000 | 225.000000 | 410.000000 | 574.000000 | 261.000000 | 195.000000 | 257.000000 | 290.000000 | 301.000000 | 410.000000 | 616.000000 | 256.000000 | 511.000000 | 317.000000 | 712.000000 | 779.000000 | 890.000000 | 594.000000 | 208.000000 | 397.000000 | 398.000000 | 384.000000 | 337.000000 | 934.000000 | 1262.000000 | 745.000000 | 630.000000 | 946.000000 | 172.000000 | 182.000000 | 178.000000 | 253.000000 | 425.000000 | 340.000000 | 459.000000 | 566.000000 | 383.000000 | 430.000000 | 166.000000 | 947.000000 | 711.000000 | 796.000000 | 428.000000 | 480.000000 | 752.000000 | 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209 | ABIDEII-KUL_3 | 29671 | 24.000000 | ASD | 3363.000000 | 171.000000 | 442.000000 | 3023.000000 | 2091.000000 | 1504.000000 | 284.000000 | 2128.000000 | 1411.000000 | 357.000000 | 201.000000 | 320.000000 | 618.000000 | 384.000000 | 840.000000 | 173.000000 | 263.000000 | 541.000000 | 196.000000 | 260.000000 | 213.000000 | 244.000000 | 199.000000 | 166.000000 | 446.000000 | 596.000000 | 410.000000 | 297.000000 | 178.000000 | 374.000000 | 670.000000 | 171.000000 | 174.000000 | 151.000000 | 264.000000 | 309.000000 | 383.000000 | 469.000000 | 326.000000 | 512.000000 | 258.000000 | 431.000000 | 552.000000 | 672.000000 | 373.000000 | 326.000000 | 638.000000 | 578.000000 | 511.000000 | 422.000000 | 1033.000000 | 1275.000000 | 738.000000 | 456.000000 | 593.000000 | 226.000000 | 281.000000 | 197.000000 | 289.000000 | 395.000000 | 328.000000 | 438.000000 | 442.000000 | 339.000000 | 375.000000 | 155.000000 | 713.000000 | 880.000000 | 825.000000 | 430.000000 | 475.000000 | 736.000000 | 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234 | ABIDEII-KKI_1 | 29381 | 10.353425 | Control | 4684.000000 | 164.000000 | 535.000000 | 3588.000000 | 2477.000000 | 1787.000000 | 319.000000 | 2051.000000 | 1524.000000 | 392.000000 | 307.000000 | 428.000000 | 890.000000 | 401.000000 | 930.000000 | 275.000000 | 475.000000 | 579.000000 | 365.000000 | 324.000000 | 321.000000 | 286.000000 | 200.000000 | 237.000000 | 456.000000 | 479.000000 | 447.000000 | 520.000000 | 283.000000 | 360.000000 | 686.000000 | 213.000000 | 223.000000 | 207.000000 | 298.000000 | 225.000000 | 344.000000 | 503.000000 | 353.000000 | 561.000000 | 337.000000 | 534.000000 | 707.000000 | 667.000000 | 669.000000 | 382.000000 | 647.000000 | 667.000000 | 584.000000 | 613.000000 | 921.000000 | 1234.000000 | 748.000000 | 452.000000 | 598.000000 | 312.000000 | 246.000000 | 148.000000 | 228.000000 | 519.000000 | 353.000000 | 588.000000 | 660.000000 | 260.000000 | 382.000000 | 225.000000 | 596.000000 | 793.000000 | 992.000000 | 491.000000 | 628.000000 | 780.000000 | 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640.550000 | 465.400000 | 670.330000 | 484.010000 | 430.300000 | 910.190000 | 1267.100000 | 1284.200000 | 1006.900000 | 150.660000 | 387.530000 | 366.670000 | 293.910000 | 175.680000 | 435.720000 | 381.230000 | 276.080000 | 354.770000 | 514.840000 | 344.290000 | 600.420000 | 249.500000 | 318.970000 | 567.600000 | 401.830000 | 193.150000 | 504.640000 | 803.190000 | 572.340000 | 470.330000 | 260.840000 | 294.640000 | 466.870000 | 464.500000 | 529.750000 | 380.540000 | 426.410000 | 297.800000 | 2.211000 | 2.420000 | 2.907000 | 2.489000 | 2.520000 | 2.681000 | 2.855000 | 2.614000 | 1.826000 | 2.612000 | 2.642000 | 2.766000 | 2.354000 | 3.015000 | 2.604000 | 2.472000 | 2.779000 | 3.194000 | 2.685000 | 3.001000 | 3.186000 | 2.950000 | 2.543000 | 2.800000 | 2.868000 | 3.254000 | 2.891000 | 3.241000 | 2.795000 | 3.399000 | 3.422000 | 3.261000 | 3.805000 | 3.722000 | 3.200000 | 2.705000 | 2.771000 | 2.831000 | 2.251000 | 2.929000 | 2.739000 | 2.595000 | 3.116000 | 2.972000 | 2.740000 | 2.338000 | 2.620000 | 2.074000 | 2.611000 | 2.345000 | 2.691000 | 2.011000 | 1.993000 | 2.853000 | 2.638000 | 3.423000 | 3.379000 | 2.470000 | 3.182000 | 2.815000 | 3.477000 | 3.120000 | 3.190000 | 2.444000 | 2.499000 | 2.826000 | 2.630000 | 2.170000 | 3.239000 | 2.859000 | 2.511000 | 2.458000 | 2.361000 | 2.661000 | 3.094000 | 3.044000 | 2.657000 | 2.653000 | 2.225000 | 2.435000 | 2.169000 | 2.398000 | 2.422000 | 2.228000 | 2.300000 | 2.147000 | 2.883000 | 2.813000 | 2.482000 | 2.323000 | 2.783000 | 3.008000 | 2.198000 | 3.287000 | 2.529000 | 2.396000 | 2.782000 | 2.805000 | 3.257000 | 3.248000 | 3.033000 | 3.416000 | 3.062000 | 2.747000 | 2.736000 | 3.238000 | 3.454000 | 3.143000 | 3.278000 | 3.149000 | 3.066000 | 3.882000 | 3.373000 | 3.144000 | 3.753000 | 2.201000 | 2.427000 | 3.125000 | 2.620000 | 2.369000 | 2.555000 | 3.096000 | 4.127000 | 2.616000 | 3.359000 | 3.396000 | 3.006000 | 3.029000 | 2.894000 | 2.748000 | 3.674000 | 3.056000 | 3.161000 | 2.778000 | 3.150000 | 2.879000 | 3.043000 | 3.180000 | 2.947000 | 2.578000 | 2.574000 | 2.940000 | 3.051000 | 2.396000 | 2.525000 | 2.648000 | 3.015000 | 2.713000 | 2.801000 | 2.914000 | 3.114000 | 3.319000 | 2.735000 | 2.591000 | 3.038000 | 2.761000 | 2.795000 | 2.527000 | 3.114000 | 2.333000 | 2.982000 | 3.278000 | 3.263000 | 3.197000 | 2.720000 | 2.775000 | 3.218000 | 2.780000 | 2.729000 | 2.252000 | 2.264000 | 3.187000 | 3.074000 | 2.402000 | 3.441000 | 2.719000 | 3.515000 | 3.232000 | 3.229000 | 3.274000 | 2.236000 | 2.378000 | 2.088000 | 2.152000 | 2.185000 | 2.432000 | 3.349000 | 2.693000 | 1.829000 | 2.470000 | 2.648000 | 2.914000 | 2.047000 | 2.858000 | 2.613000 | 2.108000 | 2.155000 | 2.824000 | 2.704000 | 2.502000 | 3.057000 | 3.319000 | 2.845000 | 2.974000 | 3.160000 | 3.218000 | 2.437000 | 2.789000 | 2.256000 | 2.458000 | 2.559000 | 3.545000 | 3.036000 | 3.051000 | 3.068000 | 2.639000 | 2.667000 | 2.624000 | 2.309000 | 2.838000 | 2.919000 | 2.094000 | 2.639000 | 2.709000 | 2.559000 | 2.940000 | 2.296000 | 2.500000 | 2.478000 | 2.397000 | 2.521000 | 2.361000 | 1.843000 | 2.940000 | 2.476000 | 3.500000 | 2.941000 | 2.322000 | 3.073000 | 3.131000 | 3.019000 | 3.280000 | 3.188000 | 2.979000 | 2.545000 | 2.739000 | 2.810000 | 2.602000 | 3.479000 | 3.017000 | 2.767000 | 2.863000 | 2.775000 | 3.211000 | 3.209000 | 3.146000 | 2.873000 | 2.984000 | 2.626000 | 2.544000 | 2.869000 | 2.985000 | 2.853000 | 2.648000 | 2.981000 | 2.921000 | 2.760000 | 2.515000 | 2.361000 | 2.711000 | 2.840000 | 3.106000 | 2.287000 | 2.908000 | 2.261000 | 2.514000 | 3.327000 | 2.634000 | 3.583000 | 3.366000 | 3.300000 | 3.340000 | 3.742000 | 2.743000 | 2.545000 | 3.078000 | 3.555000 | 3.376000 | 3.401000 | 2.612000 | 3.394000 | 3.691000 | 3.473000 | 3.199000 | 3.438000 | 2.709000 | 2.573000 | 2.899000 | 1.857000 | 2.395000 | 2.508000 | 3.472000 | 4.101000 | 3.056000 | 3.468000 | 3.595000 | 2.877000 | 3.125000 | 2.870000 | 2.913000 | 3.561000 | 3.229000 | 3.132000 | 3.258000 | 3.131000 | 3.040000 | 3.111000 | 2.858000 | 2.651000 | 2.793000 | 2.391000 | 2.477000 | 2.771000 | 2.200000 | 2.590000 | 2.446000 | 3.413000 | 2.824000 | 2.808000 | 2.775000 | 2.831000 | 2.302000 | 2.752000 | 2.543000 | 2.758000 | 2.858000 | 2.812000 | 2.339000 | 2.728000 | 2.749000 | 2.580000 | 3.020000 | 3.390000 | 3.024000 | 3.329000 | 2.599000 | 3.415000 | 3.210000 | 3.085000 | 2.838000 | 2.847000 | 3.652000 | 3.381000 | 2.788000 | 3.594000 | 2.924000 | 3.485000 | 3.287000 | 2.882000 | 3.522000 |
First thing to note is that we have 1004 observations (subjects) and 1,444 features.
There are 1,440 features representing four anatomical brain features estimated by FreeSurfer:
Surface Area (
fsArea
)Volume (
fsVol
)Cortical Thickness (
fsCT
)Local Gyrification Index (
fsLGI
)
over 360 brain regions of interest (ROIs) as defined by the Human Connectome Project Multi-Modal Parcellation atlas (HCP-MMP1), as well as:
site
: A code representing the site at which the data was acquired.subject
: Subject ID.age
: Age in years.group
: ASD diagnosis (1=autism, 2=control).
data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1004 entries, 0 to 1003
Columns: 1444 entries, site to fsCT_R_p24_ROI
dtypes: float64(1441), int64(1), object(2)
memory usage: 11.1+ MB
As expected, all the brain features and the recorded age
are of type float
, subject
is an int
, and site
and group
are categorical (object
).
Feature Matrix¶
Our feature matrix is the same in both regression examples and composed exclusively of FreeSurfer’s estimation results of the 360 HCP-MMP1 ROIs:
X = data.filter(regex="^fs").copy() # Select columns starting with "fs"
X
fsArea_L_V1_ROI | fsArea_L_MST_ROI | fsArea_L_V6_ROI | fsArea_L_V2_ROI | fsArea_L_V3_ROI | fsArea_L_V4_ROI | fsArea_L_V8_ROI | fsArea_L_4_ROI | fsArea_L_3b_ROI | fsArea_L_FEF_ROI | ... | fsCT_R_p47r_ROI | fsCT_R_TGv_ROI | fsCT_R_MBelt_ROI | fsCT_R_LBelt_ROI | fsCT_R_A4_ROI | fsCT_R_STSva_ROI | fsCT_R_TE1m_ROI | fsCT_R_PI_ROI | fsCT_R_a32pr_ROI | fsCT_R_p24_ROI | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2750.0 | 306.0 | 354.0 | 2123.0 | 1451.0 | 1128.0 | 269.0 | 1751.0 | 1338.0 | 632.0 | ... | 3.362 | 2.827 | 2.777 | 2.526 | 3.202 | 3.024 | 3.354 | 2.629 | 2.699 | 3.179 |
1 | 2836.0 | 186.0 | 354.0 | 2261.0 | 1584.0 | 1241.0 | 259.0 | 1521.0 | 1105.0 | 302.0 | ... | 2.809 | 3.539 | 2.944 | 2.769 | 3.530 | 3.079 | 3.282 | 2.670 | 2.746 | 3.324 |
2 | 3394.0 | 223.0 | 373.0 | 2827.0 | 1816.0 | 1299.0 | 221.0 | 1657.0 | 1374.0 | 456.0 | ... | 2.435 | 3.321 | 2.799 | 2.388 | 3.148 | 3.125 | 3.116 | 2.891 | 2.940 | 3.232 |
3 | 3382.0 | 266.0 | 422.0 | 2686.0 | 1893.0 | 1359.0 | 234.0 | 1889.0 | 1545.0 | 407.0 | ... | 3.349 | 3.344 | 2.694 | 3.030 | 3.258 | 2.774 | 3.383 | 2.696 | 3.014 | 3.264 |
4 | 3080.0 | 161.0 | 346.0 | 2105.0 | 1307.0 | 1004.0 | 254.0 | 1334.0 | 985.0 | 315.0 | ... | 2.428 | 2.940 | 2.809 | 2.607 | 3.430 | 2.752 | 2.645 | 3.111 | 3.219 | 4.128 |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
999 | 3321.0 | 290.0 | 381.0 | 2802.0 | 1827.0 | 1314.0 | 184.0 | 1992.0 | 1668.0 | 579.0 | ... | 2.553 | 3.502 | 2.955 | 2.873 | 3.074 | 2.849 | 2.941 | 2.863 | 2.854 | 3.265 |
1000 | 2860.0 | 162.0 | 456.0 | 2460.0 | 1718.0 | 1225.0 | 240.0 | 2459.0 | 1721.0 | 574.0 | ... | 2.437 | 3.658 | 2.537 | 2.482 | 3.425 | 2.819 | 3.304 | 2.688 | 3.200 | 3.086 |
1001 | 3377.0 | 177.0 | 497.0 | 2810.0 | 1866.0 | 1343.0 | 254.0 | 1758.0 | 1318.0 | 436.0 | ... | 2.770 | 3.422 | 2.925 | 3.028 | 3.285 | 2.717 | 3.073 | 2.899 | 3.029 | 3.292 |
1002 | 3322.0 | 297.0 | 426.0 | 2640.0 | 1726.0 | 1242.0 | 318.0 | 1719.0 | 1310.0 | 444.0 | ... | 2.579 | 3.328 | 2.998 | 3.062 | 3.601 | 3.049 | 2.901 | 2.704 | 3.076 | 3.114 |
1003 | 2649.0 | 140.0 | 307.0 | 2359.0 | 1446.0 | 1003.0 | 198.0 | 1807.0 | 1325.0 | 395.0 | ... | 3.287 | 3.170 | 2.494 | 2.725 | 3.477 | 2.850 | 3.695 | 2.637 | 3.263 | 2.981 |
1004 rows × 1440 columns
Scaling¶
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X.loc[:, :] = scaler.fit_transform(X.loc[:, :])
X
fsArea_L_V1_ROI | fsArea_L_MST_ROI | fsArea_L_V6_ROI | fsArea_L_V2_ROI | fsArea_L_V3_ROI | fsArea_L_V4_ROI | fsArea_L_V8_ROI | fsArea_L_4_ROI | fsArea_L_3b_ROI | fsArea_L_FEF_ROI | ... | fsCT_R_p47r_ROI | fsCT_R_TGv_ROI | fsCT_R_MBelt_ROI | fsCT_R_LBelt_ROI | fsCT_R_A4_ROI | fsCT_R_STSva_ROI | fsCT_R_TE1m_ROI | fsCT_R_PI_ROI | fsCT_R_a32pr_ROI | fsCT_R_p24_ROI | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | -0.829942 | 1.164264 | -0.617506 | -1.429303 | -1.262839 | -0.828693 | 0.112244 | -0.246071 | -0.313098 | 1.956778 | ... | 2.364904 | -0.913419 | 0.315561 | -0.580204 | 0.089160 | 0.650036 | 0.806525 | -0.195324 | -0.480189 | -0.055639 |
1 | -0.656456 | -0.587979 | -0.617506 | -1.027515 | -0.696653 | -0.278204 | -0.058090 | -1.177284 | -1.504883 | -1.282974 | ... | 0.768075 | 0.599082 | 0.842638 | 0.139142 | 1.103577 | 0.816385 | 0.614441 | -0.068156 | -0.346434 | 0.312323 |
2 | 0.469190 | -0.047704 | -0.334418 | 0.620402 | 0.290980 | 0.004348 | -0.705356 | -0.626653 | -0.128959 | 0.228910 | ... | -0.311878 | 0.135985 | 0.384997 | -0.988722 | -0.077848 | 0.955513 | 0.171579 | 0.617309 | 0.205661 | 0.078857 |
3 | 0.444982 | 0.580183 | 0.395648 | 0.209878 | 0.618772 | 0.296643 | -0.483923 | 0.312657 | 0.745699 | -0.252144 | ... | 2.327366 | 0.184844 | 0.053601 | 0.911773 | 0.262353 | -0.106096 | 0.883893 | 0.012487 | 0.416254 | 0.160063 |
4 | -0.164238 | -0.953029 | -0.736700 | -1.481711 | -1.875853 | -1.432770 | -0.143256 | -1.934400 | -2.118678 | -1.155347 | ... | -0.332091 | -0.673373 | 0.416558 | -0.340422 | 0.794304 | -0.172636 | -1.084975 | 1.299673 | 0.999654 | 2.352611 |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
999 | 0.321928 | 0.930632 | -0.215224 | 0.547614 | 0.337807 | 0.077421 | -1.335590 | 0.729679 | 1.374839 | 1.436454 | ... | 0.028856 | 0.520483 | 0.877356 | 0.447010 | -0.306711 | 0.120743 | -0.295293 | 0.530463 | -0.039082 | 0.162601 |
1000 | -0.608041 | -0.938427 | 0.902225 | -0.448124 | -0.126210 | -0.356150 | -0.381723 | 2.620446 | 1.645932 | 1.387367 | ... | -0.306103 | 0.851874 | -0.441914 | -0.710456 | 0.778840 | 0.030007 | 0.673133 | -0.012326 | 0.945582 | -0.291643 |
1001 | 0.434896 | -0.719397 | 1.513097 | 0.570906 | 0.503831 | 0.218697 | -0.143256 | -0.217729 | -0.415397 | 0.032562 | ... | 0.655459 | 0.350539 | 0.782672 | 0.905852 | 0.345857 | -0.278495 | 0.056862 | 0.642123 | 0.458942 | 0.231118 |
1002 | 0.323945 | 1.032846 | 0.455245 | 0.075949 | -0.092154 | -0.273333 | 0.946877 | -0.375631 | -0.456317 | 0.111101 | ... | 0.103933 | 0.150855 | 1.013071 | 1.006501 | 1.323162 | 0.725649 | -0.402007 | 0.037300 | 0.592697 | -0.220588 |
1003 | -1.033688 | -1.259672 | -1.317774 | -0.742186 | -1.284125 | -1.437641 | -1.097123 | -0.019340 | -0.379592 | -0.369953 | ... | 2.148336 | -0.184784 | -0.577629 | 0.008890 | 0.939662 | 0.123768 | 1.716259 | -0.170511 | 1.124871 | -0.558098 |
1004 rows × 1440 columns
Target Variables¶
We will create two vectors for our two target variables, age
and asd_diagnosis
:
age = data["age"].copy()
asd_diagnosis = data["group"] == "ASD"
Scaling¶
age = scaler.fit_transform(age.values.reshape(-1, 1)).ravel()
Train/Test Split¶
This time, we will put aside 104 observations which will be used as a test dataset after training the model. In addition, 5 cross-validation groups (180 observations in each) will be used to estimate the model with the best performance.
from sklearn.model_selection import train_test_split
TRAIN_SIZE = 900
X_train, X_test, age_train, age_test, asd_diagnosis_train, asd_diagnosis_test = train_test_split(
X, age, asd_diagnosis, train_size=TRAIN_SIZE, random_state=0)
Predicting Age¶
Model Creation¶
We will use sklearn
’s Lasso
estimator along with the GridSearchCV
class to fine-tune regularization strength by comparing cross-validated models:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# This is the base estimator we will use with varying parameter
# values, that will be determined by the parameter grid.
linear_estimator = Lasso(max_iter=1_000_000)
# Model Configuration
#####################
# Parameter grid of regularization strengths.
ALPHAS = np.logspace(start=-3, stop=0, num=50, endpoint=True)
PARAM_GRID = {"alpha": ALPHAS}
# Search configuration
######################
N_CROSS_VALIDATIONS = 5
# Calculate both R^2 and the nagtive MSE in each iteration of
# the cross-validation.
SCORING = ["r2", "neg_mean_squared_error"]
# Refit the estimator on the whole dataset with the parameter
# setting that has the best cross-validated negative MSE score.
SCORER = "neg_mean_squared_error"
SEARCH_CONFIGURATION = {
"estimator": linear_estimator,
"param_grid": PARAM_GRID,
"scoring": SCORING,
"refit": SCORER,
"cv": N_CROSS_VALIDATIONS,
"n_jobs": 8
}
# GridSearchCV instantiation
linear_model_searcher = GridSearchCV(**SEARCH_CONFIGURATION)
Finally, we are ready to fit our model:
_ = linear_model_searcher.fit(X_train, age_train)
Model Application¶
predicted_ages = linear_model_searcher.predict(X_test)
Model Evaluation¶
To get the parameters (of the search grid, in our case just \(\alpha\) values) of the chosen model:
best_alpha = linear_model_searcher.best_params_["alpha"]
best_alpha
0.016768329368110083
Or, retrieve a report of each iteration over the parameter grid:
linear_search_results = pd.DataFrame(linear_model_searcher.cv_results_)
linear_search_results.head()
mean_fit_time | std_fit_time | mean_score_time | std_score_time | param_alpha | params | split0_test_r2 | split1_test_r2 | split2_test_r2 | split3_test_r2 | ... | std_test_r2 | rank_test_r2 | split0_test_neg_mean_squared_error | split1_test_neg_mean_squared_error | split2_test_neg_mean_squared_error | split3_test_neg_mean_squared_error | split4_test_neg_mean_squared_error | mean_test_neg_mean_squared_error | std_test_neg_mean_squared_error | rank_test_neg_mean_squared_error | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 137.620887 | 86.901996 | 0.047283 | 0.010604 | 0.001 | {'alpha': 0.001} | 0.104771 | 0.319438 | 0.340513 | 0.228085 | ... | 0.103020 | 42 | -0.865936 | -0.654043 | -0.702719 | -0.737169 | -0.590934 | -0.710160 | 0.092103 | 42 |
1 | 128.417924 | 55.918203 | 0.052538 | 0.003842 | 0.001151 | {'alpha': 0.0011513953993264468} | 0.166932 | 0.349092 | 0.384072 | 0.270122 | ... | 0.093244 | 41 | -0.805809 | -0.625544 | -0.656304 | -0.697025 | -0.559378 | -0.668812 | 0.081937 | 41 |
2 | 122.679357 | 54.596348 | 0.052780 | 0.006097 | 0.001326 | {'alpha': 0.0013257113655901094} | 0.224170 | 0.381554 | 0.427705 | 0.310049 | ... | 0.085396 | 39 | -0.750444 | -0.594347 | -0.609811 | -0.658895 | -0.529737 | -0.628647 | 0.073572 | 39 |
3 | 93.127662 | 44.336050 | 0.046658 | 0.006019 | 0.001526 | {'alpha': 0.0015264179671752333} | 0.274601 | 0.419794 | 0.468977 | 0.348449 | ... | 0.080323 | 37 | -0.701663 | -0.557598 | -0.565833 | -0.622224 | -0.499099 | -0.589283 | 0.068413 | 37 |
4 | 95.645421 | 50.786342 | 0.054384 | 0.005892 | 0.001758 | {'alpha': 0.0017575106248547913} | 0.319358 | 0.454740 | 0.507374 | 0.384689 | ... | 0.077871 | 35 | -0.658370 | -0.524013 | -0.524919 | -0.587615 | -0.463891 | -0.551762 | 0.066125 | 35 |
5 rows × 22 columns
Score¶
To get the best score (the score of the chosen model):
linear_model_searcher.best_score_
-0.30833618218727
Since we’ve specified 'neg_mean_squared_error'
as the refit
parameter, the retrieved score indicates the maximal 'neg_mean_squared_error'
, or minimal \(MSE\) of the chosen model.
Other collected scores (such as \(R^2\), in our case) are available in the cv_results_
dictionary, as demonstrated above.
Model Score by \(\alpha\)¶
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.set_title(r"Test Scores Across Folds by $\alpha$")
#######
# R^2 #
#######
# Plot mean r2 score
ax.semilogx("param_alpha",
"mean_test_r2",
data=linear_search_results,
label=r"$R^2$",
color="orange")
# Plot r2 STD across folds
r2_mean = linear_search_results["mean_test_r2"]
r2_std = linear_search_results["std_test_r2"]
r2_lower_limit = r2_mean - r2_std
r2_upper_limit = r2_mean + r2_std
ax.fill_between(ALPHAS,
r2_lower_limit,
r2_upper_limit,
color="brown",
alpha=0.1)
ax.set_xlabel(r"$\alpha$")
ax.set_ylabel(r"$R^2$")
#######
# MSE #
#######
# Convert negative MSE to MSE
mse_mean = -linear_search_results["mean_test_neg_mean_squared_error"]
# Created another Axis instance with a shared X-axis
mse_ax = ax.twinx()
# Plot mean MSE score
mse_ax.semilogx(ALPHAS, mse_mean, label="MSE", color="blue")
# Plot MSE STD across folds
mse_std = linear_search_results["std_test_neg_mean_squared_error"]
mse_lower_limit = mse_mean - mse_std
mse_upper_limit = mse_mean + mse_std
mse_ax.fill_between(ALPHAS,
mse_lower_limit,
mse_upper_limit,
color="black",
alpha=0.1)
mse_ax.set_ylabel("$MSE$")
#########
# alpha #
#########
# Chosen alpha
ax.axvline(best_alpha, linestyle="--", color="black", label=r"Chosen $\alpha$")
# Add legend
_ = fig.legend(loc="center", bbox_to_anchor=(1, 0.82))
Predicted Values¶
Visualize predicted values against real values in the test dataset:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax.scatter(age_test, predicted_ages, color="black", s=8)
ax.plot(age_test, age_test, color="red")
ax.set_xlabel("Real Values")
_ = ax.set_ylabel("Predicted Values")
Test \(R^2\)¶
from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(age_test, predicted_ages)
0.6892322516340397
Test MSE (Mean Squared Prediction Error)¶
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mean_squared_error(age_test, predicted_ages)
0.343520441764882
Coefficients¶
To retrieve the chosen model’s coefficients:
coefficients = linear_model_searcher.best_estimator_.coef_
coefficients
array([-0., -0., 0., ..., -0., -0., -0.])
n_coefficients = len(coefficients)
n_selected_coefficients = (coefficients != 0).sum()
n_removed = n_coefficients - n_selected_coefficients
print(
f"{n_selected_coefficients}/{n_coefficients} features selected ({n_removed} removed)"
)
176/1440 features selected (1264 removed)
The GridSearchCV
class does not collect all of the coefficients estimated by the generated models. To be able to visualize these changes over our chosen range of regularization strength values (\(\alpha\)) we would have to manually fit these models and “collect” the coefficient values.
from sklearn.linear_model import LassoCV
lasso_model = LassoCV(max_iter=1_000_000, cv=N_CROSS_VALIDATIONS)
lasso_coefficient_values = []
for alpha in ALPHAS:
lasso_model.set_params(alphas=[alpha])
lasso_model.fit(X_train, age_train)
lasso_coefficient_values.append(lasso_model.coef_)
lasso_coefficient_values = np.array(lasso_coefficient_values)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10))
ax.set_title(r"Lasso: Coefficient Values by $\alpha$")
# Coefficient values by alpha
ax.semilogx(ALPHAS, lasso_coefficient_values, alpha=0.3)
ax.set_xlabel(r"$\alpha$")
ax.set_ylabel("Coefficient Values")
# Number of selected features
n_selected_features = (lasso_coefficient_values != 0).sum(axis=1)
n_features_ax = ax.twinx()
n_features_ax.semilogx(ALPHAS,
n_selected_features,
color="red",
linewidth=2,
label="# Selected Features")
n_features_ax.set_ylabel("Number of Selected Features")
# Chosen alpha
ax.axvline(best_alpha, linestyle="--", color="black", label=r"Chosen $\alpha$")
_ = fig.legend(loc="center", bbox_to_anchor=(0.825, 0.84))
Let’s create a more convenient table to display the estimated coefficient values:
MEASUREMENT_DICT = {
"fsArea": "Surface Area",
"fsCT": "Cortical Thinkness",
"fsVol": "Cortical Volume",
"fsLGI": "Local Gyrification Index"
}
HEMISPHERE_DICT = {"L": "Left", "R": "Right"}
REGION_IDS = range(1, 181)
FEATURE_INDEX = pd.MultiIndex.from_product(
[HEMISPHERE_DICT.values(), REGION_IDS,
MEASUREMENT_DICT.values()],
names=["Hemisphere", "Region ID", "Measurement"])
COLUMN_NAMES = ["Identifier", "Coefficient Value"]
def parse_coefficient_values(X: pd.DataFrame,
coefficients: np.ndarray) -> dict:
feature_info = pd.DataFrame(index=FEATURE_INDEX, columns=COLUMN_NAMES)
for i, column_name in enumerate(X.columns):
measurement, hemisphere, identifier, _ = column_name.split("_")
measurement = MEASUREMENT_DICT.get(measurement)
hemisphere = HEMISPHERE_DICT.get(hemisphere)
region_id = i % 180 + 1
feature_info.loc[(hemisphere, region_id,
measurement), :] = identifier, coefficients[i]
return feature_info
coefficient_values = parse_coefficient_values(X, coefficients)
coefficient_values[coefficient_values["Coefficient Value"] != 0]
Identifier | Coefficient Value | |||
---|---|---|---|---|
Hemisphere | Region ID | Measurement | ||
Left | 6 | Cortical Thinkness | V4 | 0.00831 |
7 | Cortical Thinkness | V8 | -0.004232 | |
Cortical Volume | V8 | -0.010652 | ||
8 | Surface Area | 4 | 0.036308 | |
Local Gyrification Index | 4 | 0.025452 | ||
... | ... | ... | ... | ... |
Right | 172 | Cortical Thinkness | TGv | 0.083275 |
173 | Cortical Thinkness | MBelt | -0.066683 | |
Cortical Volume | MBelt | -0.052779 | ||
174 | Cortical Thinkness | LBelt | 0.031185 | |
176 | Cortical Volume | STSva | -0.031001 |
176 rows × 2 columns
Now we can easily query our calculated coefficients. E.g. to display the features with the largest estimated coefficient values:
coefficient_values.sort_values("Coefficient Value", ascending=False)
Identifier | Coefficient Value | |||
---|---|---|---|---|
Hemisphere | Region ID | Measurement | ||
Left | 163 | Cortical Thinkness | VVC | 0.113866 |
Right | 172 | Cortical Thinkness | TGv | 0.083275 |
Left | 120 | Local Gyrification Index | H | 0.070769 |
136 | Cortical Thinkness | TE2p | 0.063445 | |
Right | 103 | Local Gyrification Index | 52 | 0.057894 |
... | ... | ... | ... | |
173 | Cortical Volume | MBelt | -0.052779 | |
Cortical Thinkness | MBelt | -0.066683 | ||
63 | Cortical Volume | 8BM | -0.0704 | |
52 | Cortical Thinkness | 2 | -0.076195 | |
168 | Cortical Thinkness | Ig | -0.086763 |
1440 rows × 2 columns
Or even better, visualize each measurement’s coefficient values in their respective ROIs using nilearn
and nibabel
:
import nibabel as nib
from nilearn import datasets
from nilearn import plotting
from nilearn import surface
from nilearn.image import new_img_like
HCP_NIFTI_PATH = "HCP-MMP1_on_MNI152_ICBM2009a_nlin.nii.gz"
HCP_IMAGE = nib.load(HCP_NIFTI_PATH)
HCP_DATA = np.round(HCP_IMAGE.get_fdata())
def plot_coefficient_values(coefficient_values: pd.DataFrame,
measurement: str) -> None:
"""
Plots coefficient estimation results using a "glass brain" plot.
Parameters
----------
coefficient_values : pd.DataFrame
Formatted dataframe containing coefficient values indexed by
(Hemisphere, Region ID, Measurement)
measurement: str
String identifier for the desired type of measurement
"""
# Create a copy of the HCP-MMP1 atlas array
template = HCP_DATA.copy()
# Replace region indices in the template with their matching coefficient values
for hemisphere in HEMISPHERE_DICT.values():
# Query appropriate rows
selection = coefficient_values.xs((hemisphere, measurement),
level=("Hemisphere", "Measurement"))
# Extract an array of coefficient values
values = selection["Coefficient Value"].values
# Replace region indices with values
for region_id in REGION_IDS:
template_id = region_id if hemisphere == "Left" else region_id + 180
template[template == template_id] = values[region_id - 1]
# Create a `nibabel.nifti1.Nifti1Image` instance for `plot_glass_brain`
coefficients_nifti = new_img_like(HCP_IMAGE, template, HCP_IMAGE.affine)
_ = plotting.plot_glass_brain(coefficients_nifti,
display_mode='ortho',
colorbar=True,
title=measurement)
for measurement in MEASUREMENT_DICT.values():
plot_coefficient_values(coefficient_values, measurement)
/opt/hostedtoolcache/Python/3.7.12/x64/lib/python3.7/site-packages/nilearn/datasets/__init__.py:96: FutureWarning: Fetchers from the nilearn.datasets module will be updated in version 0.9 to return python strings instead of bytes and Pandas dataframes instead of Numpy arrays.
"Numpy arrays.", FutureWarning)
Predicting ASD Diagnosis¶
We’ll use sklearn
’s LogisticRegressionCV
to select a model predicting ASD diagnosis using the provided features.
LogisticRegressionCV
implements an \(\ell_2\) (i.e. “ridge”) penalty by default and allows us to easily hypertune our model using a grid of regularization strength values.
Model Creation¶
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
# The LogisticRegression class uses inverse regularization strength values
Cs = 1 / ALPHAS
logistic_model = LogisticRegressionCV(Cs=Cs,
cv=N_CROSS_VALIDATIONS,
scoring="roc_auc",
max_iter=10_000,
random_state=0)
_ = logistic_model.fit(X_train, asd_diagnosis_train)
Model Application¶
predicted_asd_diagnosis = logistic_model.predict(X_test)
Model Evaluation¶
To simply report the selected model’s regularization strength and score:
selected_alpha = 1 / logistic_model.C_[0]
score = logistic_model.score(X_test, asd_diagnosis_test)
print("Selected regularization strength:".ljust(40), f"{selected_alpha:.4f}")
print(f"Score ({logistic_model.scoring}):".ljust(40), f"{score:.4f}")
Selected regularization strength: 0.7543
Score (roc_auc): 0.6023
Confusion Matrix¶
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
disp = plot_confusion_matrix(logistic_model,
X_test,
asd_diagnosis_test,
cmap=plt.cm.Greens,
normalize="true")
_ = disp.ax_.set_title(f"Confusion Matrix")
/opt/hostedtoolcache/Python/3.7.12/x64/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py:87: FutureWarning: Function plot_confusion_matrix is deprecated; Function `plot_confusion_matrix` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Use one of the class methods: ConfusionMatrixDisplay.from_predictions or ConfusionMatrixDisplay.from_estimator.
warnings.warn(msg, category=FutureWarning)
Classification Report¶
from sklearn.metrics import classification_report
report = classification_report(asd_diagnosis_test, predicted_asd_diagnosis)
print(report)
precision recall f1-score support
False 0.67 0.67 0.67 58
True 0.59 0.59 0.59 46
accuracy 0.63 104
macro avg 0.63 0.63 0.63 104
weighted avg 0.63 0.63 0.63 104
ROC-AUC Curve¶
from sklearn.metrics import auc, plot_roc_curve
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Recreate the chosen model's fitting to reproduce ROC curves
# across folds
classifier = LogisticRegression(C=logistic_model.C_[0],
max_iter=10_000,
random_state=0)
cv = StratifiedKFold(n_splits=N_CROSS_VALIDATIONS,
shuffle=True,
random_state=0)
cv_splits = cv.split(X_train, asd_diagnosis_train)
# Create a figure
roc_auc_fig, roc_auc_ax = plt.subplots(figsize=(14, 10))
# Plot chance diagonal
roc_auc_ax.plot([0, 1], [0, 1],
linestyle='--',
linewidth=2,
color='red',
label='Chance',
alpha=0.8)
#########
# Train #
#########
# Collect values required to plot the mean ROC curve across folds
true_positive_rates = []
auc_scores = []
fpr_values = np.linspace(0, 1, 100)
# Plot each cross-validation fold's ROC curve
for i, (train, test) in enumerate(cv_splits):
classifier.fit(X_train.iloc[train], asd_diagnosis_train.iloc[train])
curve_plot = plot_roc_curve(classifier,
X_train.iloc[test],
asd_diagnosis_train.iloc[test],
name=f"ROC fold #{i}",
alpha=0.25,
linewidth=1,
ax=roc_auc_ax)
# TPR interpolation
interp_tpr = np.interp(fpr_values, curve_plot.fpr, curve_plot.tpr, left=0, right=1)
true_positive_rates.append(interp_tpr)
# Collect AUC score
auc_scores.append(curve_plot.roc_auc)
# Calculate AUC mean and STD over folds
mean_tpr = np.mean(true_positive_rates, axis=0)
mean_auc = auc(fpr_values, mean_tpr)
std_auc = np.std(auc_scores)
# Plot mean ROC curve across folds
mean_roc_label = f"Mean Train ROC (AUC = {mean_auc:.2f} $\pm$ {std_auc:.2f})"
roc_auc_ax.plot(fpr_values,
mean_tpr,
color="blue",
label=mean_roc_label,
alpha=0.6)
# Plot STD across folds
std_tpr = np.std(true_positive_rates, axis=0)
tprs_upper = np.minimum(mean_tpr + std_tpr, 1)
tprs_lower = np.maximum(mean_tpr - std_tpr, 0)
roc_auc_ax.fill_between(fpr_values,
tprs_lower,
tprs_upper,
color='grey',
alpha=0.2,
label=r'$\pm$ 1 STD')
########
# Test #
########
_ = plot_roc_curve(logistic_model,
X_test,
asd_diagnosis_test,
name="Test ROC",
color="green",
ax=roc_auc_ax)
/opt/hostedtoolcache/Python/3.7.12/x64/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py:87: FutureWarning: Function plot_roc_curve is deprecated; Function `plot_roc_curve` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Use one of the class methods: RocCurveDisplay.from_predictions or RocCurveDisplay.from_estimator.
warnings.warn(msg, category=FutureWarning)
/opt/hostedtoolcache/Python/3.7.12/x64/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py:87: FutureWarning: Function plot_roc_curve is deprecated; Function `plot_roc_curve` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Use one of the class methods: RocCurveDisplay.from_predictions or RocCurveDisplay.from_estimator.
warnings.warn(msg, category=FutureWarning)
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warnings.warn(msg, category=FutureWarning)
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Coefficients¶
coefficient_values = parse_coefficient_values(X, logistic_model.coef_.ravel())
for measurement in MEASUREMENT_DICT.values():
plot_coefficient_values(coefficient_values, measurement)