2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的比較

畢迎春 王培培 潘媛媛 甘良進(jìn) 葉明全

摘要：目的：探討分類算法在2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值。方法：針對(duì)Pima Indians Diabetes數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)2種情況的數(shù)據(jù)預(yù)處理，選擇邏輯回歸、支持向量機(jī)、多層感知機(jī)、隨機(jī)森林等4種分類算法分別構(gòu)建2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，分析對(duì)比準(zhǔn)確率和F值等評(píng)價(jià)指標(biāo)，以驗(yàn)證其對(duì)具有空值數(shù)據(jù)集的應(yīng)用性能。結(jié)果：經(jīng)過(guò)比較，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)時(shí)，多層感知機(jī)的值最高，隨機(jī)森林的值最低，4種分類算法對(duì)刪除屬性后的數(shù)據(jù)集也取得了較好的預(yù)測(cè)效果。結(jié)論：分類算法可以有效預(yù)測(cè)2型糖尿病，并對(duì)具有一定缺失值的數(shù)據(jù)集具有良好的實(shí)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：糖尿病預(yù)測(cè);數(shù)據(jù)預(yù)處理;邏輯回歸;支持向量機(jī);多層感知機(jī);隨機(jī)森林

中圖分類號(hào)：TP181 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）28-0008-03

Abstract： Objective：To explore the application value of classification algorithm in the risk prediction of type 2 diabetes mellitus（T2DM）. Methods：According to the data set of Pima India diabetes， after two kinds of data preprocessing， four kinds of classification algorithms such as logistic regression， support vector machine， multi-layer perceptron and random forest are selected to construct the risk prediction model of type 2 diabetes respectively， and the evaluation indexes such as accuracy and F-Measure are analyzed and compared to verify its application performance to the data set with null value.Results：After comparison， when the original data is classified and predicted， the value of multi-layer perceptron is highest， and the value of random forest is lowest. Four classification algorithms have also achieved better prediction results for the data set after attribute deletion.Conclusion：The classification algorithm can effectively predict T2DM and has a good practical value for data set with certain missing values.

Key words： diabetes prediction; data preprocessing; logistic regression; support vector machine; multi-layer perceptron; random forest

糖尿病是世界上最致命的慢性病之一，預(yù)計(jì)到2045年，全球?qū)⒂薪?億人患糖尿病[1]。我國(guó)糖尿病以2型糖尿病為主，2013年全國(guó)調(diào)查中2型糖尿病患病率為10.4%，未診斷糖尿病比例高達(dá)63%[2]。2型糖尿病的早期癥狀輕微，甚至無(wú)任何癥狀，很難及早干預(yù)，當(dāng)出現(xiàn)臨床癥狀再去就診時(shí)，由于拖延了病程，很多患者已經(jīng)病情較重，甚至開(kāi)始伴隨多種并發(fā)癥，由于無(wú)法根治，糖尿病患者將承受巨大的疾病痛苦和沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，2型糖尿病的早期預(yù)測(cè)顯得尤為重要。分類算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，應(yīng)用分類算法構(gòu)建2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，輔助臨床決策，早發(fā)現(xiàn)，早診斷，提升患者的防治意識(shí)，提高2型糖尿病的防治水平。

研究表明決策樹(shù)、支持向量機(jī)、貝葉斯、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等方法在糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中都獲得了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果[3-5]，但不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境、不同的數(shù)據(jù)集、不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理，很難將各種算法進(jìn)行有效對(duì)比，本文在以Python3為核心程序的Anaconda3平臺(tái)上，選用UCI上的Pima Indians Diabetes數(shù)據(jù)集（簡(jiǎn)稱PIDD），在不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理情況下，分別應(yīng)用邏輯回歸（簡(jiǎn)稱LR）、支持向量機(jī)（簡(jiǎn)稱SVM）、多層感知機(jī)（簡(jiǎn)稱MLP）和隨機(jī)森林（簡(jiǎn)稱RF）等4種分類算法，構(gòu)建2型糖尿病預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，為2型糖尿病早期預(yù)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選用的糖尿病數(shù)據(jù)集為UCI上的PIDD經(jīng)典數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了768例21歲以上女性患者的醫(yī)療信息，共8個(gè)與糖尿病相關(guān)的數(shù)值型特征屬性和1個(gè)標(biāo)簽，其中268例為糖尿病患者，標(biāo)簽值為1，500例為非糖尿病患者，標(biāo)簽值為0，具體見(jiàn)表1。

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

用空值替換PIDD數(shù)據(jù)集中各屬性的0值，得到數(shù)據(jù)缺失值情況，如圖1所示，共5個(gè)屬性有缺失值，其中Glucose和BMI屬性缺失值較少，分別缺失5個(gè)和11個(gè)，BloodPressure屬性缺失35個(gè)，SkinThickness屬性缺失227個(gè)，Insulin屬性缺失374個(gè)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)均未做插值處理，因?yàn)橥ㄟ^(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)，用均值等插值方法處理空數(shù)據(jù)后，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果并未得到明顯改進(jìn)，所以為保持原始數(shù)據(jù)的完整性和驗(yàn)證各分類算法對(duì)數(shù)據(jù)集的處理能力，不做插值處理。

本文將數(shù)據(jù)預(yù)處理分為兩種情況：1）去掉缺失值最多的SkinThickness和Insulin2個(gè)屬性;2）圖2為PIDD數(shù)據(jù)集中隨機(jī)森林的特征重要度，去掉重要度中最低的3個(gè)屬性，分別為SkinThickness、Insulin和BloodPressure屬性。

1.2.2 總體思路

實(shí)驗(yàn)環(huán)境選擇以Python3為核心程序的Anaconda3（64-bit）平臺(tái)，針對(duì)PIDD數(shù)據(jù)集，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，實(shí)驗(yàn)中分3種情況下的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，分別為1）原始數(shù)據(jù)集;2）根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理中第一種情況，去掉2個(gè)缺失值最多的屬性后得到的數(shù)據(jù)集;3）根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理中第二種情況，去掉3個(gè)特征重要度最小的屬性后得到的數(shù)據(jù)集。隨后將這3種數(shù)據(jù)集分別按照8：2比例劃分為測(cè)試集和驗(yàn)證集，其中訓(xùn)練集中標(biāo)簽為1和0的數(shù)量分別為214和400，測(cè)試集中標(biāo)簽為1和0的數(shù)量分別為54和100。為保證數(shù)據(jù)特征在同一尺度范圍內(nèi)變化，分別對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，選用StandardScaler類的fit_transform方法，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，數(shù)據(jù)度量標(biāo)準(zhǔn)化后，分別應(yīng)用LR、SVM、MLP和RF共4種分類算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)，構(gòu)建2型糖尿病預(yù)測(cè)模型，最后利用測(cè)試集進(jìn)行模型性能評(píng)估，具體如圖3。

1.2.3 參數(shù)設(shè)置

在8：2的數(shù)據(jù)集比例下，應(yīng)用sklearn中的train_test_split函數(shù)，將PIDD數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，為了在擬合過(guò)程中獲得一個(gè)確定的行為，保證重復(fù)實(shí)驗(yàn)時(shí)能夠在同樣的訓(xùn)練集和測(cè)試集下計(jì)算得到相同的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，便于數(shù)據(jù)分析，設(shè)置固定的random_state參數(shù)值，其中train_test_split函數(shù)中的random_state參數(shù)設(shè)置為66，各算法中random_state參數(shù)均設(shè)置為1。

LR算法中將solver設(shè)置為'liblinear'，即選擇Liblinear優(yōu)化算法，應(yīng)用坐標(biāo)軸下降法來(lái)迭代優(yōu)化損失函數(shù)，penalty設(shè)置為'l2'，使用L2正則化;SVM算法中kernel設(shè)置為'rbf'，即選擇徑向基（RBF）內(nèi)核訓(xùn)練SVM，懲罰系數(shù)C設(shè)置為1;MLP算法中設(shè)置solver設(shè)置為'adam'，'adam'參數(shù)為應(yīng)用基于隨機(jī)梯度的優(yōu)化器[6]， hidden_layer_sizes設(shè)置為[120，]，表示只有一層隱藏層，該隱藏層包含120個(gè)神經(jīng)元，隱藏層的激活函數(shù)activation設(shè)置為線性整流函數(shù)'relu'，即f（x） = max（0， x）[7]。RF算法中n_estimators設(shè)置為100，利用該參數(shù)限定森林里樹(shù)的數(shù)目，criterion設(shè)置為'gini'，即基尼不純度（Gini impurity），樹(shù)的最大深度max_depth根據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在無(wú)刪除屬性時(shí)設(shè)置為3，有刪除屬性時(shí)設(shè)置為4。其余各算法的參數(shù)均選用系統(tǒng)默認(rèn)值。

2 結(jié)果

2.1 模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

選擇準(zhǔn)確率（Accuracy）、查準(zhǔn)率（Precision）、召回率（Recall）和F值（F-Measure）作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，其中TP（True Positive）、TN（False Negative）、FP（False Positive）和FN（False Negative）的總和為測(cè)試樣本總數(shù)，F(xiàn)值為查準(zhǔn)率和召回率的調(diào)和平均值[8]。公式如下：

Accuracy=（TP+TN）/（TP+FP+TN+FN） ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

Precision=TP/（TP+FP） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

Recall=TP/（TP+FN） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

F-Measure=2*（Precision*Recall）/（Precision+Recall） ? ? （4）

2.2 模型比較

為能夠同時(shí)觀察各分類算法預(yù)測(cè)糖尿病和非糖尿病的能力，表2～表4分別為各分類算法在原始數(shù)據(jù)集和經(jīng)過(guò)2種數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到的數(shù)據(jù)集下的準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F值，其中0-Precision，0-Recall，0-F-Measure，1-Precision，1-Recall，1-F-Measure分別為預(yù)測(cè)標(biāo)簽0和1所對(duì)應(yīng)的Precision、Recall和F-Measure值。因標(biāo)簽為1的樣本數(shù)量少，所以大部分情況下，預(yù)測(cè)標(biāo)簽0的查準(zhǔn)率和召回率均高于預(yù)測(cè)標(biāo)簽1的值。由于F-Measure均衡了Precision和Recall，所以主要觀察Accuracy和F-Measure的值，值越高預(yù)測(cè)效果越好。

表2～表4中，算法之間進(jìn)行對(duì)比分析，MLP算法的Accuracy、0-F-Measure和1-F-Measure均比其他三個(gè)分類算法高，RF算法對(duì)應(yīng)的值均最低;表2中無(wú)刪除屬性時(shí)MLP算法的效果最好。同一算法在不同情況下比較時(shí)，LR算法在無(wú)刪除屬性時(shí)計(jì)算得到的值最高，而刪除2個(gè)屬性和刪除3個(gè)屬性時(shí)，取得了相同的結(jié)果;SVM算法在三種情況下均得到了相同的Accuracy，但0-F-Measure和1-F-Measure均不同，在刪除2個(gè)屬性時(shí)SVM算法預(yù)測(cè)后得到的1-F-Measure高于其他兩種情況下獲得的值;MLP算法在無(wú)刪除屬性時(shí)值最高，在刪除3個(gè)屬性時(shí)值最低;RF算法在刪除3個(gè)屬性時(shí)Accuracy最低，其他兩種情況下取得了相同的值，無(wú)刪除屬性時(shí)0-F-Measure最高，刪除2個(gè)屬性時(shí)1-F-Measure最高。

3 討論

在對(duì)比評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)，圖4畫出三種情況下各分類算法的ROC（Receiver Operating Curve）曲線，并計(jì)算出ROC曲線下面積AUC（Area Under Curve），對(duì)比AUC的值，a表中SVM最高，b表中MLP最高，c表中SVM最高，三個(gè)表中LR的AUC值均是最低的，其中最高的是c表中的SVM，最低的是c表中的LR。

表3、表4與表2相比算法結(jié)果均有所下降，但下降幅度較小，刪除2個(gè)或3個(gè)屬性，既節(jié)省了空間復(fù)雜度也提高了運(yùn)算時(shí)間，可見(jiàn)這四種分類算法對(duì)于有空值的數(shù)據(jù)集處理能力均較強(qiáng)，尤其是SVM和MLP算法，對(duì)預(yù)測(cè)5年內(nèi)是否患有糖尿病均能起到很好的效果，建議同時(shí)應(yīng)用兩個(gè)以上算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，以期得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。PIDD數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量不大，應(yīng)用分類算法可直接作用在原始數(shù)據(jù)上，當(dāng)遇到大樣本數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)空值情況，或根據(jù)特征重要度有效去除部分屬性，減少特征數(shù)量，能夠有效提高計(jì)算速度，節(jié)約計(jì)算成本和時(shí)間，今后會(huì)從醫(yī)院體檢信息中整理更多實(shí)際數(shù)據(jù)，驗(yàn)證這些分類算法的特性，為能夠更精準(zhǔn)的糖尿病預(yù)測(cè)，探討更多分類方法。

本文應(yīng)用四個(gè)經(jīng)典的分類算法，對(duì)有缺失值的PIDD數(shù)據(jù)集，在經(jīng)過(guò)刪除缺失值最多的2個(gè)屬性和基于隨機(jī)森林特征重要度刪除特征重要度最小的3個(gè)屬性后，分別構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，均得到了75%以上的準(zhǔn)確率，其中MLP的預(yù)測(cè)效果最好，實(shí)驗(yàn)證明分類算法能夠?qū)τ腥笔е档臄?shù)據(jù)集進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)2型糖尿病。根據(jù)體檢信息對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)5年內(nèi)會(huì)患有2型糖尿病的高風(fēng)險(xiǎn)人群，進(jìn)一步臨床診斷，提早預(yù)防，及時(shí)干預(yù)，加強(qiáng)防范意識(shí)，能夠有效降低或減緩2型糖尿病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，減輕個(gè)人的疾病損傷和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，節(jié)約國(guó)家的醫(yī)療資源和經(jīng)濟(jì)開(kāi)支。

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【通聯(lián)編輯：王力】