基于LightGBM模型的中國成人吸煙行為研究

劉忠華 盧鑫 梅文強(qiáng) 趙旻 胡彬彬 張軻 殷紅慧

收稿日期：2023-07-13

基金項目：云南省煙草公司文山州公司科技計劃一般項目（20235326002）

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.07.027

摘? 要：采用2018年世界衛(wèi)生組織在中國開展的成人煙草調(diào)查數(shù)據(jù)，對成人吸煙行為影響因素進(jìn)行探究。首先對原始數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)清洗，包括剔除無關(guān)變量、組合新變量等步驟。其次結(jié)合卡方檢驗、方差分析以及最大互信息數(shù)對處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇。再次基于XGBoost、LightGBM算法進(jìn)行建模，對影響成人吸煙行為的因素進(jìn)行排序和分析。最后基于表現(xiàn)較好的LightGBM模型進(jìn)行變量組合建模，進(jìn)一步挖掘吸煙者特征。經(jīng)建模分析，識別得出成人性別、煙草環(huán)境、增稅態(tài)度、低焦油煙認(rèn)知、學(xué)歷、年齡重要性由強(qiáng)至弱對吸煙行為產(chǎn)生影響。

關(guān)鍵詞：LightGBM；XGBoost；吸煙行為

中圖分類號：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2024）07-0128-09

Study of Adult Smoking Behavior in China Based on the LightGBM Model

LIU Zhonghua1， LU Xin1， MEI Wenqiang4， ZHAO Min1， HU Binbin2， ZHANG Ke3， YIN Honghui4

（1.China National Tobacca Corporation Yunnan Company， Kunming? 650011， China; 2.Yunnan Academy of Tobacco Agricultural Sciences， Kunming? 650031， China; 3.Yunnan Tobacco Quality Inspection & Supervision Station， Kunming? 650032， China;

4. Yunnan Tobacco Company Wenshan Prefecture Company， Wenshan? 663099， China）

Abstract： Using the adult tobacco survey data conducted by the World Health Organization in China in 2018， this study explores the influencing factors of adult smoking behavior. Firstly， perform data cleaning on the original data， including removing irrelevant variables， combining new variables， and other steps. Secondly， feature selection is performed on the processed dataset by combining Chi-square test， analysis of variance， and Maximal Information Coefficient （MIC）. Then， it conducts modeling based on XGBoost and LightGBM algorithms， sorting and analyzing the factors affecting adult smoking behavior. Finally， based on the well performing LightGBM model， variable combination modeling is performed to further explore the characteristics of smokers. Through modeling and analysis， it is identified that adult gender， tobacco environment， attitude towards value-added tax， low tar smoke awareness， educational background， and age importance have a varying impact from strong to weak on smoking behavior.

Keywords： LightGBM; XGBoost; smoking behavior

0? 引? 言

煙草作為一種嗜好品，長期吸食會對人體健康產(chǎn)生一定影響。煙草煙霧中含有數(shù)百種有毒有害物質(zhì)，其中包括至少69種致癌物質(zhì)。吸煙不僅對吸煙者自身健康有害，而且對周圍不吸煙者也產(chǎn)生危害。在過去的50年里，越來越多無可爭辯的科學(xué)證據(jù)表明，使用煙草制品或接觸二手煙會導(dǎo)致死亡、疾病和殘疾。根據(jù)《世界衛(wèi)生報告》，在全球8個主要死因中，有6個與吸煙有關(guān)，而吸煙每年導(dǎo)致多達(dá)700萬人死亡。為了遏制煙草流行，減少煙草對健康和經(jīng)濟(jì)的破壞性影響，世衛(wèi)組織制定了煙草控制框架公約（FCTC），這是第一個國際公共衛(wèi)生條約，也是最廣泛接受和最迅速實施的條約之一。到目前為止，已有181個國家簽署了《煙草控制框架公約》，中國是早期簽署國之一。該公約要求簽署國應(yīng)建立煙草監(jiān)測系統(tǒng)，提供準(zhǔn)確的國家和全球煙草使用數(shù)據(jù)，以估算煙草使用對公共衛(wèi)生和經(jīng)濟(jì)的影響，并進(jìn)一步評估煙草控制政策的有效性。

根據(jù)國家衛(wèi)生委員會的工作計劃，在世界衛(wèi)生組織的支持下，中國疾病預(yù)防控制中心在2018年7月至12月期間，按照全球成人煙草調(diào)查標(biāo)準(zhǔn)，在中國開展了2018年成人煙草調(diào)查。該調(diào)查是一項針對15歲及以上非集體中國居民的家庭調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括背景資料、煙草使用、電子煙使用、戒煙、二手煙、煙草價格、煙草控制運(yùn)動、煙草廣告、宣傳和贊助、煙草使用知識、態(tài)度和看法等。本次調(diào)查采用分層多階段整群隨機(jī)抽樣的方法，最終得到19 376份有效問卷。對于收集到的問卷，WHO研究人員進(jìn)行統(tǒng)計分析后，用于了解該國總體煙草流行情況，以及城市和農(nóng)村地區(qū)、性別的煙草流行情況等問題。近年來，基于梯度提升決策樹（Light Gradient Boosting Machine， LightGBM）的算法快速發(fā)展[1，2]，已被廣泛用于交通[3，4]、醫(yī)學(xué)[5，6]、金融[7-9]、防災(zāi)[10]、警務(wù)[11]等領(lǐng)域。本文基于WHO組織調(diào)查數(shù)據(jù)，借助集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型XGBoost、LightGBM進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，探究影響中國成人吸煙行為的主要因素，并通過對部分因素進(jìn)行組合，進(jìn)一步刻畫出吸煙者和非吸煙者畫像。最終，借助研究結(jié)果，針對不同特征的人群，提出更為準(zhǔn)確的控?zé)熃ㄗh。同時，也可根據(jù)建立得出的最優(yōu)模型對中國成人吸煙行為進(jìn)行預(yù)測。

1? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1? 處理目的

在進(jìn)行建模分析之前，為得到表現(xiàn)較好的模型，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[12]。收集數(shù)據(jù)采用的抽樣方法為WHO制定的多階段隨機(jī)整群抽樣方法，得到的樣本代表性良好。數(shù)據(jù)清洗的目的是讓數(shù)據(jù)更加規(guī)整，主要包括剔除無關(guān)變量、組合新變量等步驟。特征選擇則是幫助保留對模型結(jié)果有顯著性影響的特征，化繁為簡，增強(qiáng)模型的可解釋性。

1.2? 抽樣方法

調(diào)查采用分層多階段隨機(jī)整群抽樣方法[13]。在設(shè)計過程中，充分考慮了與以往調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向可比性的需要，以客觀反映煙草使用和煙草控制政策的現(xiàn)狀。抽樣過程如下：首先，全國按地理區(qū)域（中北部、東北部、中東部、中南部、西南部和西北部）和城鄉(xiāng)（區(qū)縣）劃分為12個地層。

第一階段抽樣：在2010年保留的100個監(jiān)測點的基礎(chǔ)上，再選擇100個監(jiān)測點。在12個地層中，主要采樣級別為縣/區(qū)級別。每個階層的原始樣本規(guī)模與該地區(qū)的總戶數(shù)成正比。根據(jù)每個縣/區(qū)的戶籍?dāng)?shù)量，采用概率比例抽樣法（PPS）選擇每個階層的縣/區(qū)。在2018年的調(diào)查中，新選出了50個縣和50個區(qū)；因此，最終選定的主要樣本單元總數(shù)為200個。

第二階段抽樣：首先，在第一階段選擇的縣/區(qū)中，采用PPS法選擇了2個村或居委會。因此，全國共選出400個村或居委會。如果選定的村或居委會的戶籍人口在1 000戶至2 000戶之間，則該村或居委會被視為第二階段的最終樣本單元；如果選定的村或居委會的戶籍人口超過2 000人，則將村或居委會分成若干部分，每個部分約有1 000戶。采用簡單隨機(jī)抽樣法選擇一個斷面作為第二階段的最終樣本單元。

第三階段抽樣：采用簡單隨機(jī)抽樣方法，從每個選定部門/村/居委會的住戶名單中選擇55戶，全國共有22 000戶。由于部分路段的空置住戶相對較多，抽樣時樣本量有所擴(kuò)大，全國共選擇24 370戶。

第四階段抽樣：根據(jù)選定的住戶名單進(jìn)行住戶調(diào)查，根據(jù)調(diào)查問卷記錄住戶成員的信息，并從每戶中隨機(jī)選擇一名成員作為受訪者，最終，總共有19 376人完成了個人調(diào)查。

1.3? 數(shù)據(jù)清洗

使用數(shù)據(jù)中的樣本權(quán)重變量（gatsweight），經(jīng)過計算調(diào)整樣本數(shù)量，最終得到60 350條樣本數(shù)據(jù)，代表中國15歲及以上的男性及女性的整體情況。數(shù)據(jù)中一共包含339個變量，包含個人背景資料、煙草使用、電子煙使用、戒煙、二手煙、煙草價格、煙草控制運(yùn)動、煙草廣告、宣傳和贊助、煙草使用知識、態(tài)度和看法等方面內(nèi)容。針對研究問題對數(shù)據(jù)做如下清洗：一是剔除無關(guān)變量。剔除與研究問題——是否抽煙無關(guān)的變量，以及只針對部分人群（如吸煙者）提問而產(chǎn)生的變量，保留82個變量做后續(xù)研究。二是組合部分變量，得到新變量。結(jié)合問卷信息，對類型一致或相似的變量進(jìn)行組合，經(jīng)過組合，得到6個新變量，如表1所示。

1.4? 變量值的處理

問卷中變量值7、77含義為：Don't know，9、99含義為：Refuse to answer，將其用缺失值替換，由于集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型對缺失值兼容，不需要進(jìn)行缺失值填充；涉及是非問題的變量值1含義為：Yes，2含義為：No，將2替換為0，后續(xù)建模時即可將該類型變量作為0～1變量來處理；對于部分有序離散型變量，根據(jù)變量值含義調(diào)整數(shù)值大?。粚τ诙喾诸惖臒o序離散型變量（假設(shè)含有n個類別），結(jié)合其變量值分布，進(jìn)行獨(dú)熱編碼，最終處理為n個0～1變量。表2為多分類無序離散型變量處理表。

1.5? 剔除類別分布不平衡變量

對于無序離散型變量，部分變量的類別分布過于極端，某類別樣本達(dá)到總樣本的90%以上，此變量很難對模型擬合效果的提升產(chǎn)生貢獻(xiàn)，考慮將其進(jìn)行剔除處理。經(jīng)過上述清洗過程后得到29個變量，其中因變量為是否吸煙（isSmoke），自變量28個，包含連續(xù)型變量、有序離散型變量及無序離散型變量。相關(guān)變量說明如表3所示。

2? 特征選擇

2.1? 離散型變量特征選擇

對于本文研究的問題來說，如果一個離散型特征取值在吸煙組和不吸煙組占比是相同的，就認(rèn)為這個變量對成人吸煙與否是沒有影響的；如果該離散型特征取值在吸煙組和不吸煙組占比相差非常大，就認(rèn)為該變量對成人吸煙與否影響非常大，即通過分析對比離散型變量不同取值在不同組之間分布有無顯著差異，進(jìn)行離散型變量的特征選擇。由于考慮的是兩個屬性變量之間是否有聯(lián)系，采用列聯(lián)表分析的方法，列聯(lián)表分析使用的是卡方統(tǒng)計量[14]。下面先介紹列聯(lián)表分析的統(tǒng)計量卡方檢驗，以變量Male說明列聯(lián)表篩選變量的原理與步驟。卡方檢驗方式如下：

若用f0表示觀測值頻數(shù)，用fe表示期望值頻數(shù)，χ2統(tǒng)計量可寫為：

如果在一定顯著性水平下，χ2統(tǒng)計量大于所對應(yīng)的χ2（n），那么我們認(rèn)為拒絕原假設(shè)，我們就認(rèn)為檢測的兩屬性之間是不獨(dú)立的，反之。下面以變量Male這一變量舉例說明。表4是性別在不同組內(nèi)的實際人數(shù)分布和期望人數(shù)分布，對應(yīng)的卡方統(tǒng)計量計算為：

在α = 0.05的顯著性水平下，，可見18 095 ? 3.84，作出拒絕原假設(shè)的判斷，即認(rèn)為性別與是否吸煙是顯著相關(guān)的。

同樣的，對其他的離散型變量依次進(jìn)行卡方檢驗，進(jìn)行變量篩選。

2.2? 連續(xù)型變量特征選擇

在這一節(jié)中，采用單因素方差分析方法進(jìn)行變量選擇。需要說明，將有序離散型變量煙草環(huán)境（TobaccoEnv）、低焦油煙認(rèn)知（LowtarAware）當(dāng)作連續(xù)型變量進(jìn)行處理。方差分析的一般步驟如下：

1）提出原假設(shè)與備擇假設(shè)。此問題原假設(shè)為是否吸煙對受訪者特征沒有影響。

2）構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量。計算組間平方和SSA、組內(nèi)平方和SSE，構(gòu)造F統(tǒng)計量：

其中，k為因素水平個數(shù)，n為樣本總數(shù)。SSA與SSE定義為：

3）統(tǒng)計決策。根據(jù)計算出來的F統(tǒng)計量在一定顯著性水平下判斷是否拒絕原假設(shè)。下面以年齡這一變量舉例說明方差分析的步驟，如表5所示。即這里分別計算不同組的組內(nèi)、組間平方和。由于這里數(shù)據(jù)量過大，不展示詳細(xì)的計算步驟。由上述計算得出拒絕原假設(shè)，保留年齡變量。同樣的，對剩余的連續(xù)型變量依次進(jìn)行方差分析，進(jìn)行變量篩選。

2.3? 依據(jù)變量相關(guān)性進(jìn)行特征選擇

在最后建模之前，我們考慮變量間可能會存在一定程度相關(guān)性，這會影響建模結(jié)果。用衡量兩變量間相關(guān)關(guān)系的最大互信息數(shù)（MIC）作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，最大互信息數(shù)不局限于線性關(guān)系，也可以衡量變量間的非線性關(guān)系。MIC的計算公式為：

MIC計算的時候會a×b的網(wǎng)格劃分?jǐn)?shù)據(jù)空間。經(jīng)計算得到兩變量間MIC值結(jié)果，如表6所示。

本文對存在相關(guān)性的變量處理如下：若兩變量之間MIC值大于0.7，結(jié)合卡方檢驗以方差分析結(jié)果進(jìn)行判斷，只將其中一個變量納入建模的數(shù)據(jù)集中。經(jīng)過上述特征選擇，最終選取的16個變量用于后續(xù)建模，具體說明如表7所示。文中使用的模型XGBoost、LightGBM均是在梯度提升決策樹模型（GBDT）的基礎(chǔ)上改進(jìn)而來，由于運(yùn)算速度快、效果好的優(yōu)點，在目前各個研究領(lǐng)域內(nèi)被廣泛使用。

3? 模型方法

3.1? XGBoost模型

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）相較于傳統(tǒng)GBDT在效率與準(zhǔn)確率上有較大提升。它本質(zhì)上是一種通過組合弱學(xué)習(xí)器來產(chǎn)生強(qiáng)學(xué)習(xí)的Boosting算法，相比于較早的Adaboost通過調(diào)整每一輪訓(xùn)練樣本的權(quán)重，XGBoost是通過擬合上一輪學(xué)習(xí)器的殘差來訓(xùn)練模型。

上式是XGBoost的目標(biāo)函數(shù)，第一部分是訓(xùn)練誤差，第二部分是每棵樹的復(fù)雜度的和。主要有以下優(yōu)點：一是高度靈活性。支持線性分類器，對代價函數(shù)進(jìn)行二階泰勒展開。二是正則化。在代價函數(shù)加入了正則項，用于控制模型復(fù)雜度，防止過擬合。三是自動缺失值處理。對于存在缺失值的特征，可以自動學(xué)習(xí)出它的分裂方向。四是列抽樣。借鑒了Randomforest對列隨機(jī)抽樣的做法，不僅能降低過擬合，還能減少計算量。

3.2? LightGBM模型

LightGBM算法是2017年由微軟團(tuán)隊提出的GBDT算法的改進(jìn)版，是基于梯度的單面采樣算法（GOSS）和特征捆綁算法（EFB）的結(jié)合。GOSS采樣認(rèn)為梯度大的樣本點會貢獻(xiàn)貢多的信息增益，因此GOSS進(jìn)行下采樣的時候保留大梯度的數(shù)據(jù)，按比例隨機(jī)采樣梯度小的樣本點。EFB算法通過綁定互斥的特征來減少互斥特征的數(shù)量從而實現(xiàn)降維的目的。LighGBM采用了Histogram算法，將連續(xù)特征離散化固定到固定數(shù)量的bins上。主要有以下優(yōu)點：一是時間復(fù)雜度低。采用直方圖算法將遍歷樣本轉(zhuǎn)變?yōu)楸闅v直方圖；二是計算量小。采用了基于Leaf-wise算法的增長策略構(gòu)建樹；三是內(nèi)存占用少。采用互斥特征捆綁算法減少了特征數(shù)量；四是支持并行學(xué)習(xí)。采用優(yōu)化后的特征并行、數(shù)據(jù)并行方法加速計算，當(dāng)數(shù)據(jù)量特別大的時候還可以采用投票并行的策略。

4? 模型構(gòu)建與評估

數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，分別建立XGBoost、LightGBM模型，用AUC值作為模型主要評價指標(biāo)。依據(jù)模型繪制出決策樹，并進(jìn)行特征重要性排序，從而得出結(jié)論。

4.1? 模型評價指標(biāo)

對于二分類模型，其閾值可能設(shè)定的高或低，通過設(shè)定不同的閾值得到不同的假正類率（FPR）和真正類率（TPR），ROC曲線就是將同一模型每個閾值的FPR作為橫坐標(biāo)，TPR作為縱坐標(biāo)所形成的曲線。

由于ROC曲線的形狀不好量化比較，因此需要結(jié)合ROC曲線與坐標(biāo)系所圍成的面積（AUC）來評價模型的預(yù)測性能。AUC評價指標(biāo)相對于其他指標(biāo)而言，更能衡量模型對于不平衡數(shù)據(jù)的預(yù)測能力，不關(guān)注具體得分，只關(guān)注排序結(jié)果，不需要設(shè)定閾值，評估效果更好。因此，本文選用AUC值作為模型評價指標(biāo)。

4.2? 模型建立——XGBoost

建模過程分為以下步驟：

1）訓(xùn)練集與測試集劃分。按照8：2的比例劃分訓(xùn)練集與測試集，在訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，在測試集上用AUC值進(jìn)行模型評價。

2）網(wǎng)格搜索調(diào)參。網(wǎng)格搜索算法是一種最簡單也是最常用的超參數(shù)搜索算法，給定參數(shù)搜索范圍，輸出最優(yōu)化的參數(shù)，如表8所示。

3）最優(yōu)模型訓(xùn)練。給定最優(yōu)化的參數(shù)，在訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練，在測試集上的AUC值為0.872，模型泛化能力強(qiáng)，圖1為ROC曲線。

4）獲得模型結(jié)果。依據(jù)建立出的模型，可以繪制出決策樹，如圖2所示。

由圖2可得出以下結(jié)論：

用特征分裂后帶來的平均增益作為特征重要性評估標(biāo)準(zhǔn)，得到如圖3所示的排序，其中，性別、煙草環(huán)境、是否支持增稅為判斷吸煙者的主要特征?？梢?，改善煙草環(huán)境能夠有效降低成人的吸煙率，國家可出臺相關(guān)政策進(jìn)行管控。

重要性排前5的特征對AUC值的提升如表9所示。

4.3? 模型建立——LightGBM

建模過程分為以下步驟：

1）訓(xùn)練集與測試集劃分。按照8：2的比例劃分訓(xùn)練集與測試集，在訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，在測試集上用AUC值進(jìn)行模型評價。

2）貝葉斯全局優(yōu)化調(diào)參。貝葉斯優(yōu)化是一個很有效的全局優(yōu)化算法，目標(biāo)是為了找到全局最優(yōu)解。模型主要參數(shù)的選擇如表10所示。

3）最優(yōu)模型訓(xùn)練。給定最優(yōu)化的參數(shù)，在訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練，在測試集上的AUC值為0.874，模型泛化能力強(qiáng)，圖4為ROC曲線。

4）獲得模型結(jié)果。用全部變量進(jìn)行建模，繪制出決策樹，如圖5所示。

依據(jù)該圖的不同分支，可得出結(jié)論：

1）吸煙者畫像：高中以下學(xué)歷、在媒體上見過吸煙場景的男性。

2）不吸煙者畫像：高中以上學(xué)歷、未在媒體上見過吸煙場景的男性。

用特征分裂后帶來的平均增益作為特征重要性評估標(biāo)準(zhǔn)，得到如圖6所示的排序。

由圖6可知，與XGBoost模型相同，性別、煙草環(huán)境、是否支持增稅為判斷吸煙者的主要特征。重要性排前5的特征對AUC值的提升如表11所示。

為進(jìn)一步刻畫出吸煙者畫像，詳細(xì)了解其特征，對部分變量進(jìn)行組合建模，對繪制出的決策樹圖像進(jìn)行分析，得出結(jié)論。

依據(jù)圖7，可得出吸煙者畫像為：支持增稅、不認(rèn)同低焦油煙危害以及吸煙引起心臟??；不支持增稅、認(rèn)同低焦油煙危害、18.5歲以上；在公共場所接觸過二手煙、初中學(xué)歷以下、18.5歲以上；未在公共場所接觸過二手煙、年齡37.5歲以下；家里7口人以上、高中以下學(xué)歷、農(nóng)民工；家里6口人以下、小學(xué)以下學(xué)歷、非農(nóng)民工。

5? 結(jié)? 論

本文基于WHO組織2018年在中國開展的成人煙草調(diào)查數(shù)據(jù)，采用多階段隨機(jī)整群抽樣方法，對其進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征選擇后，將XGBoost、LightGBM算法運(yùn)用到成人吸煙行為預(yù)測模型中。研究表明，在算法上，LightGBM運(yùn)行速度和模型分類能力均優(yōu)于XGBoost；影響因素分析上，XGBoost和LightGBM算法均給出了影響因素重要性排序圖，主要因素有：性別、煙草環(huán)境、增稅態(tài)度、低焦油煙認(rèn)知、學(xué)歷、年齡等。通過對組合變量進(jìn)行建模，由繪制出的決策樹可以進(jìn)一步刻畫出吸煙者畫，便于相關(guān)管理部門和控?zé)熃M織針對不同特征人群制定個性化控?zé)熣咛峁Q策依據(jù)。

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作者簡介：劉忠華（1982—），男，漢族，云南楚雄人，統(tǒng)計師，農(nóng)藝師，碩士研究生，主要研究方向：應(yīng)用統(tǒng)計和數(shù)字農(nóng)業(yè)；通訊作者：殷紅慧（1977—），女，漢族，云南玉溪人，高級農(nóng)藝師，碩士，主要研究方向：煙草農(nóng)業(yè)研究。