蘇天培

【摘 要】糖尿病作為一種常見(jiàn)慢性疾病，目前無(wú)法根治，但卻能通過(guò)科學(xué)有效的干預(yù)、預(yù)防和治療，來(lái)降低發(fā)病率和提高患者的生活質(zhì)量。本文以真實(shí)脫敏的用戶(hù)體檢信息數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用eXtreme Gradient Boosting （XGBoost）算法以及隨機(jī)森林模型構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，以用戶(hù)血糖含量為目標(biāo)變量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，該模型可以有效預(yù)測(cè)糖尿病，為學(xué)術(shù)界和精準(zhǔn)醫(yī)療提供有力的技術(shù)支撐，相比于傳統(tǒng)的方法，精度更高。

【關(guān)鍵詞】高潛用戶(hù);XGBoost;模型融合

中圖分類(lèi)號(hào)： R587.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 2095-2457（2019）02-0155-002

0 引言

截至2010年，全球糖尿病患者已達(dá)2.85億，我國(guó)20歲以上成年人糖尿病患病率為9.7%，總數(shù)達(dá)9240萬(wàn)。糖尿病起病隱匿，早期癥狀不明顯，其慢性并發(fā)癥嚴(yán)重危害人類(lèi)健康。近年有關(guān)預(yù)測(cè)糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)的研究較多。傳統(tǒng)糖尿病的判定標(biāo)準(zhǔn)為：空腹血糖大于或等于7.0毫摩爾/升，或餐后兩小時(shí)血糖大于或等于11.1毫摩爾/升，即可確診[1]。傳統(tǒng)的方法是從大量的糖尿病患者中找出可能導(dǎo)致糖尿病的高危因素，這些因素主要與生活習(xí)慣有關(guān)，然后通過(guò)宣傳來(lái)預(yù)防糖尿病，然而這些高危因素很可能提取的并不全面，而且無(wú)法預(yù)測(cè)糖尿病的患病概率。

為了更好的、更科學(xué)的預(yù)測(cè)糖尿病，本文提出了一種使用XGBoost算法的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。模型針對(duì)用戶(hù)的體檢數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，以血糖含量作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，最后對(duì)模型的結(jié)果進(jìn)行模型融合，計(jì)算均方誤差（MSE）作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)此預(yù)測(cè)出用戶(hù)患有糖尿病的概率，以此作為參考。

1 數(shù)據(jù)描述

本文的全部數(shù)據(jù)來(lái)源于阿里提供的數(shù)據(jù)，包括性別，年齡，體檢日期，天門(mén)冬氨酸氨基轉(zhuǎn)換酶，丙氨酸氨基轉(zhuǎn)換酶，堿性磷酸酶等共計(jì)40項(xiàng)基本數(shù)據(jù)以及血糖含量。用戶(hù)體檢數(shù)據(jù)可以大概分為用戶(hù)信息和用戶(hù)當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)，（1）用戶(hù)信息：性別，年齡，體檢時(shí)期等，此項(xiàng)所有用戶(hù)都有，無(wú)缺失值;（2）用戶(hù)當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)，如天門(mén)冬氨酸氨基轉(zhuǎn)換酶等，數(shù)據(jù)為數(shù)值型數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)可能存在缺失值，也可能存在極端值。

對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理是非常必要的環(huán)節(jié)。由于原始數(shù)據(jù)存在缺失值，我們先要做的就是填補(bǔ)空值，由于平均值會(huì)受到極端值的影響，因此可以通過(guò)中位數(shù)進(jìn)行填充。由于XGBoost僅適用于處理數(shù)值型向量，因此處理訓(xùn)練集和測(cè)試集時(shí)需要將所有類(lèi)別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，獨(dú)熱編碼（one-hot）是常用的轉(zhuǎn)換方式[2]。本文數(shù)據(jù)集中的性別數(shù)據(jù)需要經(jīng)one-hot編碼后才能進(jìn)行訓(xùn)練。

2 XGBoost算法介紹

XGBoost屬于一種迭代決策樹(shù)算法，并且是在GBDT算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，但二者皆屬于boosting提升方法。XGBoost不同于GBDT，XGBoost可以支持多線(xiàn)程計(jì)算，這是因?yàn)樘卣髁信判蚝笠詨K的形式存儲(chǔ)在內(nèi)存中，在迭代中可以重復(fù)使用;雖然boosting算法迭代必須串行，但是在每輪迭代時(shí)同時(shí)對(duì)所有特征進(jìn)行計(jì)算，就可以做到并行，因此，實(shí)現(xiàn)并行化后在同等條件下比同類(lèi)算法速度提升1個(gè)數(shù)量級(jí)以上[3]。XGBoost允許特征值為缺失值，此時(shí)XGBoost將缺失值分別劃入左子樹(shù)或右子樹(shù)，計(jì)算兩者間哪兒個(gè)更準(zhǔn)確就把缺失值放入哪兒個(gè)子樹(shù)，這能大大減少特征的處理時(shí)間。XGBoost內(nèi)部包含大量的CART回歸樹(shù)，使用殘差來(lái)提升模型，內(nèi)部的正則化則可以預(yù)防過(guò)擬合，從而保證模型的魯棒性。XGBoost算法支持自定義損失函數(shù)，因此非常靈活。下面是該算法的一些重要推導(dǎo)公式：

3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果

我們的數(shù)據(jù)是由阿里提供的數(shù)據(jù)作為樣本。根據(jù)所提供的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)用戶(hù)的血糖含量，以此作為目標(biāo)變量來(lái)判斷用戶(hù)患有糖尿病的可能性。我們嘗試不同的參數(shù)來(lái)確定最有參數(shù)，并且還將數(shù)據(jù)帶入隨機(jī)森林算法中，將其結(jié)果與XGBoost算法的結(jié)果、隨機(jī)森林與XGBoost的結(jié)果的均值做對(duì)比，從而選出最合適的預(yù)測(cè)模型，以均方誤差（MSE）作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。

初始參數(shù)值設(shè)為弱分類(lèi)器個(gè)數(shù)為300，特征取樣比例0.7，步長(zhǎng)0.01，lambda為1，此時(shí)隨機(jī)森林，XGBoost，兩者均值的結(jié)果分別為1.5223，1.4840，1.4759。然后再取弱分類(lèi)器個(gè)數(shù)為400時(shí)，三者結(jié)果為1.5324，1.4404，1.4665，弱分類(lèi)器個(gè)數(shù)為500時(shí)，三者結(jié)果為1.5237，1.4294，1.4660。經(jīng)比較取弱分類(lèi)器個(gè)數(shù)為400，此時(shí)特征取樣比例選取0.6，三者結(jié)果為1.5182，1.4424，1.4649，特征取樣比例選取0.8，三者結(jié)果為1.5259，1.4466，1.4709.經(jīng)比較選取特征取樣比例為0.7。最后選擇lambda為2時(shí)，三者結(jié)果為1.5339，1.4355，1.4610。

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論何種參數(shù)，XGBoost算法總體上都比隨機(jī)森林的擬合程度要更高。同時(shí)考慮到當(dāng)弱分類(lèi)器個(gè)數(shù)為300時(shí)，XGBoost算法明顯欠擬合，弱分類(lèi)器個(gè)數(shù)為500時(shí)，XGBoost算法開(kāi)始過(guò)擬合。橫向?qū)Ρ忍卣魅颖壤?，?dāng)比例為0.7時(shí)，均方誤差（MSE）最小。最后當(dāng)lambda正則化參數(shù)設(shè)為2時(shí)，進(jìn)一步處理了模型過(guò)擬合，從而減小了均方誤差。由于隨機(jī)森林算法引是基于bagging的，因此泛化性較好[4]。而XGBoost算法是基于boosting的，準(zhǔn)確度較高。

模型融合的思想是訓(xùn)練多個(gè)模型，然后按照一定的方法集成一個(gè)模型[5]。每個(gè)單模型都擁有自己的優(yōu)勢(shì)，而多模型融合相比于單模型，就可以獲得多種單模型的優(yōu)點(diǎn)，因此會(huì)比單模型更準(zhǔn)確[6]。而上面的表格已經(jīng)計(jì)算出了不同參數(shù)下的隨機(jī)森林和XGBoost算法的結(jié)果。因此我們把隨機(jī)森林和XGBoost的結(jié)果相融合起來(lái)，則結(jié)果既可以獲得較高的精度，也可以有一定的泛化性能，公式如下：

其中n表示模型的個(gè)數(shù)，Weight表示該模型權(quán)重，P表示模型i的預(yù)測(cè)概率值。由于血糖值為數(shù)值型，因此可以采用簡(jiǎn)單的平均值作為最后的結(jié)果。當(dāng)然也可以單獨(dú)設(shè)定單個(gè)模型的權(quán)重P，此處不再贅述。其中使用的XGBoost參數(shù)為：弱分類(lèi)器個(gè)數(shù)=400，特征取樣比例0.7，步長(zhǎng)0.01，lambda：2。其中使用的隨機(jī)森林參數(shù)為：弱分類(lèi)器個(gè)數(shù)=500，特征取樣比例0.7，步長(zhǎng)0.01，lambda：1。最終結(jié)果均方誤差（MSE）為：1.4609。以上分析結(jié)果說(shuō)明，采用XGBoost算法和隨機(jī)森林作模型融合可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)糖尿病的概率，對(duì)于指導(dǎo)行業(yè)正常發(fā)展有一定的意義。

4 結(jié)論

本文基于一種XGBoost算法，使用阿里的數(shù)據(jù)記錄，根據(jù)用戶(hù)的信息和體檢數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)血糖值，把結(jié)果與隨機(jī)森林算法的結(jié)果取平均作模型融合，并用MSE值進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果顯示此方法得出的結(jié)果正確率相對(duì)較高，泛化性能很好，對(duì)相關(guān)行業(yè)具有實(shí)際的指導(dǎo)意義。

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