融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型
Coronary artery disease prediction and feature analysis model based on XGBoost and SHAP
1. 新疆财经大学 统计与数据科学学院, 乌鲁木齐 830012
2. 中国科学院 信息工程研究所, 北京 100093
3. 中国科学院大学 网络空间安全学院, 北京 100093
摘要
为了解决冠心病诊断模型中性能无法满足临床应用要求、缺乏可解释性的问题，提出一种融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型。在对数据集进行特征工程的基础上，将处理好的数据集输入XGBoost模型进行训练，并且对模型进行优化，进一步提高了模型的性能表现；其次，与基于SVM、朴素贝叶斯等六种机器学习模型以及八种主流机器学习模型进行实验对比，参数优化后的XGBoost模型在准确率、特异度、F1值和AUC值四个指标上分别达到0.994 2、0.997 0、0.994 1和0.999 8，均优于已有模型；最后引入SHAP框架增强模型可解释性，综合四种模型特征重要性排序结果，识别出影响冠心病的重要因素，为医生作出正确的诊断提供决策参考。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61562078,71563048)
新疆天山青年计划资助项目(2018Q073)
新疆高校研自科项目(XJEDU2021Y037)
新疆“天山雪松计划”青年拔尖人才计划资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0639
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1796-1804
文章编号: 1001-3695(2022)06-033-1796-09
发布历史
[2022-02-09] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
陈小昆, 左航旭, 廖彬, 等. 融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1796-1804. (Chen Xiaokun, Zuo Hangxu, Liao Bin, et al. Coronary artery disease prediction and feature analysis model based on XGBoost and SHAP [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1796-1804. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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