機(jī)器學(xué)習(xí)算法在糖尿病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

摘 要：在很多領(lǐng)域利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)、判斷具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。將機(jī)器學(xué)習(xí)的算法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域成為了研究的熱點(diǎn)之一。糖尿病是多發(fā)病癥，對(duì)是否患有糖尿病做出有效預(yù)測(cè)，意義重大。論文采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)糖尿病，利用微軟的Azure machine learning作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸、決策樹(shù)、貝葉斯、支持向量機(jī)五種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)正確率分別是0.854，0.787，0.952，0.779，0.781。結(jié)果顯示決策樹(shù)預(yù)測(cè)效果最佳。在決策樹(shù)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上對(duì)預(yù)測(cè)方法做出改進(jìn)后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明正確率提高了0.002。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí);糖尿病;決策樹(shù);Azure machine learning

中圖分類(lèi)號(hào)：TP181;R587

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

科技不斷進(jìn)步與發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，面對(duì)各種紛繁復(fù)雜，基數(shù)巨大的數(shù)據(jù)，如何在其中提取挖掘出最有價(jià)值的信息，為企業(yè)、團(tuán)體或個(gè)人決策提供科學(xué)的依據(jù)顯得尤為重要。最近幾年，機(jī)器學(xué)習(xí)受到了企業(yè)、學(xué)校、學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。機(jī)器學(xué)習(xí)[1-3]（Machine Learning， ML）是一門(mén)跨越多個(gè)領(lǐng)域的交叉學(xué)科，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論等多門(mén)學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)算法是從已有數(shù)據(jù)中分析挖掘獲得規(guī)律，并利用這些規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法對(duì)數(shù)據(jù)做處理、分析、預(yù)測(cè)可以應(yīng)用到很多領(lǐng)域。文獻(xiàn)[4]中闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。文獻(xiàn)[5]介紹機(jī)器學(xué)習(xí)這一智能化探索型數(shù)據(jù)分析手段為處理地理學(xué)中普遍存在的高維非線(xiàn)性噪聲數(shù)據(jù)提供了方法支撐。文獻(xiàn)[6]研究了支持向量機(jī)算法在翻譯風(fēng)格研究中的應(yīng)用。文獻(xiàn)[7]介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在水文地質(zhì)中的研究。

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以有效節(jié)約各種人力、物力、財(cái)力，提高醫(yī)生的看病效率，緩解就醫(yī)難的問(wèn)題。糖尿病作為多發(fā)病和嚴(yán)重的慢性病，患病率呈現(xiàn)逐步上升的趨勢(shì)。并且一直以來(lái)是受到醫(yī)學(xué)界、研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。世界衛(wèi)生組織發(fā)布的《全球糖尿病報(bào)告》[8]，指出全球糖尿病患者人數(shù)已達(dá)到4.22億人，這些患病的人主要集中在中低收入國(guó)家。

糖尿病分為1型糖尿病和2型糖尿病，患者罹患2型糖尿病的占大多數(shù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)2型糖尿進(jìn)行預(yù)測(cè)的研究比較多[9-13]。糖尿病可能導(dǎo)致多種并發(fā)癥包括視力減退、中風(fēng)、心臟病發(fā)作，這將會(huì)給患者的身心健康造成嚴(yán)重傷害。糖尿病也會(huì)給患者及其家庭帶來(lái)較重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

我們選用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸、決策樹(shù)、貝葉斯、支持向量機(jī)五種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了預(yù)測(cè)，如圖1是機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)糖尿病的過(guò)程。五種方法比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示決策樹(shù)預(yù)測(cè)的更好，所以我們重點(diǎn)選用了決策樹(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)數(shù)據(jù)特性選用合理的方法標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值特征。

1 決策樹(shù)

在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，決策樹(shù)是非常重要的算法之一，決策樹(shù)也被叫做判定樹(shù)。根據(jù)不同的特征點(diǎn)信息對(duì)給出的數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，最終結(jié)果得到的是一棵樹(shù)。每個(gè)劃分集存放在相應(yīng)的子樹(shù)里。決策樹(shù)的決策過(guò)程是從決策樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始的，待測(cè)數(shù)據(jù)與決策樹(shù)中的特征節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較，依照比較結(jié)果選擇相應(yīng)的分支。決策樹(shù)的學(xué)習(xí)過(guò)程如下：首先是特征選擇，從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)中選擇其中一個(gè)作為節(jié)點(diǎn)的分裂選擇標(biāo)準(zhǔn)。其次是決策樹(shù)的生成，要依據(jù)所選標(biāo)準(zhǔn)，從上到下遞歸地生成對(duì)應(yīng)的子節(jié)點(diǎn)，一直到數(shù)據(jù)集不可再分則停止生成。最后是對(duì)樹(shù)剪枝，決策樹(shù)很容易產(chǎn)生過(guò)擬合，針對(duì)這種情況需要通過(guò)剪枝來(lái)解決這一問(wèn)題。

1.1 決策樹(shù)的基本算法

決策樹(shù)的基本算法如下[14]：

1.2 劃分選擇

從決策樹(shù)的算法中，希望決策樹(shù)分支節(jié)點(diǎn)所包含的樣本應(yīng)盡可能地屬于同一個(gè)類(lèi)別，即節(jié)點(diǎn)純度越來(lái)越高。信息熵是用來(lái)評(píng)價(jià)樣本集合純度的最常用指標(biāo)。

1.3 剪枝處理

在決策樹(shù)學(xué)習(xí)過(guò)程中，由于節(jié)點(diǎn)劃分過(guò)程不斷地重復(fù)，會(huì)造成決策樹(shù)分支過(guò)多，這時(shí)會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練樣本學(xué)的過(guò)于好，產(chǎn)生過(guò)擬合。采取的措施是通過(guò)主動(dòng)去掉一些分支，來(lái)降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

決策樹(shù)剪枝分為預(yù)剪枝與后剪枝兩種。決策樹(shù)學(xué)習(xí)中，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)在劃分前首先進(jìn)行估計(jì)，如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的劃分不會(huì)使決策樹(shù)泛化性能得到提升，則要停止劃分，把當(dāng)前節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉子節(jié)點(diǎn)。后剪枝是先從給定的訓(xùn)練集中生成一棵完整的決策樹(shù)，隨后自底向上對(duì)非葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢查，如果這個(gè)結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的子樹(shù)替換為葉子結(jié)點(diǎn)能帶來(lái)泛化性能的提升，則使用葉子結(jié)點(diǎn)替換它。后剪枝決策樹(shù)通常比預(yù)剪枝決策樹(shù)保留了更多的分支，后剪枝決策樹(shù)欠擬合風(fēng)險(xiǎn)小，泛化性能上表現(xiàn)更優(yōu)秀。

2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)論

我們的樣本選用了15000條記錄的數(shù)據(jù)集，共有11個(gè)特征點(diǎn)，分別是其中10500個(gè)（70%）用作訓(xùn)練集，4500個(gè)（30%）用作測(cè)試集。所選用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具為微軟的Azure Machine Learning[15]。

預(yù)測(cè)正確率（Accuracy）=真陽(yáng)性+真陰性/真陽(yáng)性+真陰性+假陽(yáng)性+假陰性，正確率是接近真值的程度。越接近1越好。預(yù)測(cè)精度（Precision）=真陽(yáng)性/真陽(yáng)性+假陽(yáng)性，分散程度越接近1越好。召回率（Recall）=真陽(yáng)性/真陽(yáng)性+假陰性，越接近1越好。曲線(xiàn)下面積（AUC）能夠體現(xiàn)模型性能的優(yōu)劣。如表1是對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)估。如圖2是ROC曲線(xiàn)顯示了真陽(yáng)性率與假陽(yáng)性率之間的曲線(xiàn)變化率。曲線(xiàn)越是靠近左上方，表明算法的預(yù)測(cè)效果越好。在5種機(jī)器學(xué)習(xí)方法種預(yù)測(cè)效果表現(xiàn)好的依次排名分別是決策樹(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，邏輯回歸，支持向量機(jī)，貝葉斯。在所有5種方法預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，我們根據(jù)要預(yù)測(cè)的目標(biāo)，剔除了病人編號(hào)和醫(yī)生兩個(gè)特征點(diǎn)。對(duì)于一些特征近似正態(tài)分布我們采用了均值方差作標(biāo)準(zhǔn)化，而對(duì)遠(yuǎn)離正常值的則采用MinMax標(biāo)準(zhǔn)化。

3 總結(jié)

人工智能和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域日益引起廣泛的關(guān)注，而機(jī)器學(xué)習(xí)是其中重要的理論依據(jù)和工具之一。在論文中分別采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸、決策樹(shù)、貝葉斯、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)糖尿病，幾種方法比較結(jié)果表明決策樹(shù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和精度更加準(zhǔn)確，更加有效，下一步我們將采用更加多樣的糖尿病方面的數(shù)據(jù)集，對(duì)我們的方法進(jìn)行印證。我們堅(jiān)信機(jī)器學(xué)習(xí)方法將會(huì)更廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，對(duì)于人們治療各種疾病起到積極的作用。

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（責(zé)任編輯：曾 晶）