基于因子分析耦合XGBoost模型的血糖值回归与分类预测

发布时间：2020-04-11 10:13

【摘要】：我国慢性病患者人数居世界首位,而糖尿病及其相关并发症是其中重要的一个组成部分,糖尿病目前无法根治,对于希望细致了解其血糖值的人群,以及只想粗略知道是否患糖尿病的人群,这两种人群不同的需求,科学有效的干预、预防和治疗,降低发病率和提高患者的生活质量是很有必要的。人工智能(AI)能够处理分析海量医疗健康数据,本文使用python3.0软件,做了两方面的工作:(一)提出了XGBoost耦合因子分析的模型(FA-XGBoost)用于预测糖尿病,其中因子分析(FA)用于减少特征变量的维度,将因子分析降维之后的数据集划分成训练集和测试集,训练集用于学习出XGBoost模型,测试集用于测试模型效果。(二)为了验证模型的效果,本文对天池精准医疗大赛提供的一些医学数据分别从回归预测和分类预测两方面进行了实证分析。在回归预测上,FA-XGBoost回归模型的均方误差(MSE)和运行时间(t)分别为1.3800和1.3771秒;在分类问题上,FA-XGBoost分类模型的正确率、精确率、召回率、F1值分别为0.9543、0.9310、0.5197、0.6670。最后,基于同样的医疗数据,我们将FA-XGBoost回归模型和分类模型分别与决策树、随机森林、GBDT、XGBoost四个模型的效果进行了比较。回归预测中,GBDT和FA-XGBoost在MSE上表现最佳,而FA-XGBoost在运行时间上表现最佳;分类问题中,FA-XGBoost模型在准确度上表现略次于单纯的XGBoost模型,但在精确率、召回率、F_1值上表现最佳。总体上,可认为FA-XGBoost模型在回归预测和分类预测上表现都较好。FA-XGBoost模型适用于血糖回归预测、患糖尿病或未患糖尿病的分类预测,同时满足这两种人群的需要,对于希望了解其血糖值的人群,可以预测出精确的血糖值,对于只想知道是否患糖尿病的人群,也能通过分类预测得出其是否患糖尿病。
【图文】：

合计 方差% 积累％ 合计 方差的% 积累％5.759 14.767 14.767 5.759 14.767 14.763.200 8.204 22.971 3.200 8.204 22.97… … … … … …1.023 2.624 74.358 1.023 2.624 74.35.998 2.559 76.917… … …-1.198E-15-3.072E-15100.000中的第一列代表 39 个特征的序号，第二列是 39 个特征的特）;第三列是各个主成分的贡献率，第四列是累积贡献率。前 14 个主成分的累积贡献率已达到 74.358％，表明基本上息，这样 39 个原始特征降维为 14 个新特征，即公式（3-1）中示和计算，14 个特征因子被命名为 F1，F2，...，F14。形象直观的得出结论，39 个特征的碎石图如图 4.1 所示。

XGBoost回归模型中第1棵树T1的可视化
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：O212.1;R587.1

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本文编号：2623471