非平衡分類技術(shù)在人群糖尿病疾病風險預測模型中的應(yīng)用
關(guān)鍵詞：風險預測 非平衡分類 機器學習 流行病
摘要：目的分析比較幾種常用的非平衡分類技術(shù)在人群糖尿病疾病風險預測模型中的應(yīng)用。方法利用中國慢性病前瞻性研究浙江省桐鄉(xiāng)市項目點基線調(diào)查數(shù)據(jù)和隨訪數(shù)據(jù),使用機器學習算法建立人群糖尿病發(fā)病風險的預測模型,同時探討欠采樣、過采樣、SMOTE技術(shù)及替換切點技術(shù)對分類器性能的影響。結(jié)果本研究中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型的AUC值最高,達0.7971,經(jīng)最優(yōu)切點的選擇和分類后,靈敏度和特異度分別為0.7149和0.7431,模型具有較高的預測能力,同時較好的平衡了靈敏度和特異度的分布。采樣法對不同分類器的AUC值影響不同,一般欠采樣比過采樣具有更高的AUC值;隨著SMOTE中少數(shù)類比例的上升,AUC出現(xiàn)下降的趨勢。結(jié)論使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合替換切點技術(shù)建立的人群糖尿病5年發(fā)病風險模型具有較高的預測能力,并能夠較好的處理非平衡數(shù)據(jù)的影響。
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