基于AdaBoost法在代谢综合征不平衡数据分类中的应用

• 作者: 张伟文 曹明芹 田翔华 闫慈 阿拉依·阿汗
• 来源期刊: 现代预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 代谢综合征 AdaBoost 决策树 不平衡数据集
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 流行病与统计方法
• 页码范围: 3850-3852,3862
• 页数: 4页
• 分类号: R195
• 语种: 中文

摘要

目的 (1)针对医疗数据不平衡的特点,以代谢综合征为例,通过比较单纯决策树与AdaBoost+决策树分类代谢综合征的性能,从而确定AdaBoost+决策树在医疗不平衡数据挖掘中的优点,为计算机辅助诊断代谢综合征提供方法学参考.(2)采用决策树探讨代谢综合征的影响因素.方法 采用AdaBoost平衡代谢综合征数据,并比较数据平衡前后决策树建模的性能,采用F-value,G-mean和AUC分析评价模型.结果 (1)相较于单纯决策树,AdaBoost+决策树的F-value值提高6.3％,G-mean提高3.5％,AUC提高0.4％,分别表明采用AdaBoost+决策树分类代谢综合征患者识别的性能提高6.3％,数据整体的分类精度提高3.5％;模型的综合分类能力提高0.4％.(2)探讨决策树影响因素均显示:空腹血糖、高密度脂蛋白、收缩压、年龄、体重指数是代谢综合征的主要影响因素.此外,在本研究中,决策树提示:若FPG＞6.02,BMI＞ 24.99,SBP＞ 139,age≤46,则患有代谢综合征;若FPG≤6.02,HDL-C≤0.99,BMI≤24.99,age≤61,则不患代谢综合征.结论 采用AdaBoost+决策树的性能优于决策树,使用决策树所得结果与相关专业研究中代谢综合征影响因素相同.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹明芹	新疆医科大学公共卫生学院	62	480	11.0	19.0
2	田翔华	新疆医科大学医学工程技术学院	45	53	4.0	5.0
3	闫慈	新疆医科大学公共卫生学院	15	63	4.0	7.0
4	张伟文	新疆医科大学公共卫生学院	10	34	3.0	4.0
5	阿拉依·阿汗	新疆医科大学公共卫生学院	7	36	3.0	5.0