【摘 要】
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心脏病是一类常见的高发性疾病,我国每年都有数十万人死于心脏病并且发病人数有逐年攀升的趋势.科学地研究心脏病影响因素并建立心脏病预测模型意义非凡.使用机器学习的方法对心脏病风险评估,既可以提高医生的诊断效率和准确性,又能对心脏病的预防和治疗起到积极的作用.现有文献基于机器学习对心脏病发病预测的准确率大都较低,本文针对心脏病患者临床记录的相关数据,使用多种算法建立多个统计模型,通过对比模型的拟合效果,
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心脏病是一类常见的高发性疾病,我国每年都有数十万人死于心脏病并且发病人数有逐年攀升的趋势.科学地研究心脏病影响因素并建立心脏病预测模型意义非凡.使用机器学习的方法对心脏病风险评估,既可以提高医生的诊断效率和准确性,又能对心脏病的预防和治疗起到积极的作用.现有文献基于机器学习对心脏病发病预测的准确率大都较低,本文针对心脏病患者临床记录的相关数据,使用多种算法建立多个统计模型,通过对比模型的拟合效果,选出Catboost算法建立心脏病的预测模型,并且通过特征筛选和参数优化,使模型有相对较高的预测准确率.主要工作内容如下:（1）特征工程.充分了解所研究的数据并进行预处理,使用斯皮尔曼等级相关系数和Wilcoxon秩和检验法进行变量选择,将偏度较大的变量进行Box-Cox变换.（2）将数据集划分为训练集和测试集,分别以逻辑回归、K最近邻、支持向量机、XGBoost、LightGBM和Catboost这六种算法建立模型,以准确率和AUC值作为模型的评价标准选出Catboost算法模型进行下一步优化.（3）采用过滤式和包裹式这两种变量选择的方法对模型进行多轮训练,进一步对特征进行筛选.（4）为了进一步提高预测准确率,采用网格搜索采样器Optuna框架寻找模型的最优参数.经特征筛选后,模型准确率和AUC值有显著提高.再经参数优化后,模型的准确率升至90.76%,AUC的值升至0.9059.该模型对各变量的重要性进行评估,得出STslope（峰运动ST段的坡度）的重要性为20.9%,对心脏病的预测影响最大,而Age（年龄）、Sex（性别）、FastingBS（空腹血糖）、RestingBP（静息血压）这四个特征的重要性排在最后,可见心脏病的发病情况与年龄、性别、空腹血糖和静息血压相关性不大.最终本文为心脏病的预诊找到了一个准确率较高的模型.
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