侯玉梅朱亞楠朱立春吳 頌高秋燁

決策樹模型在2型糖尿病患病風(fēng)險預(yù)測中的應(yīng)用*

侯玉梅1△朱亞楠1朱立春2吳 頌2高秋燁3

目的探究決策樹模型在2型糖尿病患病風(fēng)險預(yù)測中的應(yīng)用，為預(yù)防和控制2型糖尿病的發(fā)生和發(fā)展提供臨床指導(dǎo)。方法收集數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理，采用C5．0算法構(gòu)建分類模型，之后對其預(yù)測結(jié)果進行評估。結(jié)果采用決策樹構(gòu)建的三個模型的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率分別為79．98%、98．26%、99．55%，測試集的準(zhǔn)確率分別為81．27%、98．16%、98．16%，預(yù)測準(zhǔn)確率都較高。結(jié)論采用C5．0算法構(gòu)建決策樹模型，對預(yù)測糖尿病的患病風(fēng)險具有一定的應(yīng)用價值。

2型糖尿病 決策樹 風(fēng)險預(yù)測

隨著我國人民生活水平的普遍提高以及生活節(jié)奏的加快，我國糖尿病患者數(shù)量正在以驚人的速度增長，且向低齡化發(fā)展［1］。最新調(diào)查顯示，我國成年人中的糖尿病患者高達1．14億，并呈現(xiàn)發(fā)病率高，知曉率、治療率和達標(biāo)率低的現(xiàn)象，同時也給家人和社會帶來了沉重的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)。因此，預(yù)防2型糖尿病的發(fā)生，對于控制糖尿病發(fā)病人數(shù)具有重要意義。本文利用數(shù)據(jù)挖掘C 5．0算法構(gòu)建簡單個人水平預(yù)測、簡單臨床預(yù)測以及復(fù)雜臨床預(yù)測模型，以此發(fā)掘糖尿病患病的得病風(fēng)險規(guī)律，為健康人群的預(yù)防和醫(yī)生臨床診斷提供指導(dǎo)。

資料與方法

1．資料來源

本文中資料數(shù)據(jù)來源于河北省秦皇島市某醫(yī)院糖尿病患者病例以及健康人群的體檢數(shù)據(jù)共1922例，內(nèi)容包括與2型糖尿病患病相關(guān)的各項指標(biāo)，分別為性別、年齡、吸煙情況、家族史情況（包括糖尿病家族史和高血壓家族史［2－3］）、既往病史情況（包括心腦血管病史和冠心病史［4－5］）、入院體檢與實驗室檢查情況（身高、體重、空腹血糖、舒張壓、收縮壓、甘油三酯、總膽固醇、低密度脂蛋白）等。

2．分析方法

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)清洗 對原始數(shù)據(jù)進行分析整理，對超出取值范圍的不合理數(shù)據(jù)或個別有缺失值的變量用指定值替代［6］。Flag（標(biāo)志）型變量用False對應(yīng)的值替代，Set（集）型變量用第一個變量值替代，數(shù)值型變量，大于上限的用上限值替代，小于下限的用下限值替代，其余值用（最大值+最小值）/2替代。

數(shù)據(jù)變換 數(shù)據(jù)變換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的格式，以適合數(shù)據(jù)的再處理［7］。在原始數(shù)據(jù)中，需要轉(zhuǎn)換的屬性有身高。一般身高是以厘米度量的，但是我們需要利用BMI指數(shù)變量，需要對身高變量進行轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換函數(shù)為：f（V）＝V/100。

數(shù)據(jù)規(guī)約 規(guī)約后的數(shù)據(jù)不但保證了原始數(shù)據(jù)的完整性，而且減少了數(shù)據(jù)量，使得數(shù)據(jù)挖掘的效率和性能大大提高［8］。例如：將身高和體重變量進行規(guī)約，計算BMI指數(shù)（kg/m2）＝體重/（身高×身高），然后根據(jù)中國體重指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)將BMI指數(shù)進行離散化生成新屬性BMI＿set。類似地，本文生成年齡＿set、舒張壓＿set、收縮壓＿set等其他新屬性。之后直接刪除原始數(shù)據(jù)中的冗余屬性。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)不僅可以保持原始數(shù)據(jù)的完整性，而且提高了數(shù)據(jù)挖掘的運算效率。

（2）算法選擇

本文使用決策樹來建立分類模型，該方法可以很直觀地看出分類規(guī)則，且擅于處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)；具有效率高、分類精度高等優(yōu)點。目前，常用的決策樹算法有ID3、C5．0、CHAID、QUEST、CART等，它們的主要區(qū)別是“不同的決策樹算法的分枝策略不同”［9］，其中C5．0是以信息論為指導(dǎo)，以信息增益率為標(biāo)準(zhǔn)確定最佳分組變量和分割點，采用后修剪方法從葉節(jié)點向上逐層剪枝；C5．0算法可以生成推理規(guī)則集，更重要的是它采用Boosting方式，提高了預(yù)測準(zhǔn)確率和分類精度，所以本文采用C5．0算法。

（3）算法實現(xiàn)

本研究中C5．0算法由軟件Clementine 12．0實現(xiàn)，通過分區(qū)將現(xiàn)有樣本集隨機分割成兩部分：訓(xùn)練集70%和測試集30%，有效地實現(xiàn)了決策樹模型的構(gòu)建。模型運行前，設(shè)置使用分區(qū)數(shù)據(jù)，輸出類型選擇決策樹，并利用ChiMerge分箱法檢查當(dāng)前分組變量，使得到的分類樹較精簡，采用Boosting技術(shù)試驗10次和交叉驗證折疊10次建立模型，提高模型預(yù)測的穩(wěn)健性，Mode選用Expert，修剪純度設(shè)為75，采用全局修剪。

結(jié) 果

1．模型建立

（1）簡單個人水平模型

當(dāng)只考慮性別、年齡、身高、體重、生活習(xí)慣（煙齡）、家族史、既往病史等基本個人水平因素時，生成10個相關(guān)聯(lián)的模型，各模型的預(yù)測精度不同，最高為82．33%，最低為65．29%，應(yīng)用Boosting技術(shù)后，預(yù)測精度為84．1%，分類精度提高。其相關(guān)聯(lián)的變量重要性排序如圖1所示，表明糖尿病患病風(fēng)險與家族史和既往病史有著密切的關(guān)系。其中部分模型圖如圖2所示，這對于個人在簡單分析自己的身體水平及生活習(xí)慣方面，起著重要的作用。

圖1 簡單個人水平模型變量重要性排序

（2）簡單臨床模型

在簡單個人水平模型下，加入簡單臨床數(shù)據(jù)（包括空腹血糖、舒張壓、收縮壓等），也生成10個相關(guān)聯(lián)的模型，模型最高預(yù)測精度達到98．11%，最低為79．76%，相比簡單個人水平模型預(yù)測精度大大提高，應(yīng)用Boosting技術(shù)后，預(yù)測精度達到了99．2%。其中變量重要性排序如圖3，表明空腹血糖與糖尿病患病的關(guān)系尤為密切，并指出空腹血糖的臨界值為6．09mmol/L或6．08mmol/L，與醫(yī)學(xué)知識大體一致，這對分析簡單臨床數(shù)據(jù)具有指導(dǎo)意義。其中部分模型圖如圖4所示。

圖2 部分簡單個人水平模型圖

圖3 簡單臨床模型變量重要性排序

圖4 部分簡單臨床模型圖

（3）復(fù)雜臨床模型

在簡單臨床模型下，加入檢驗數(shù)據(jù)（包括甘油三酯、低密度脂蛋白、總膽固醇），形成復(fù)雜臨床模型，模型最高預(yù)測精度達到98．79%，最低為91．36%，相比簡單臨床模型預(yù)測精度有所提高，說明數(shù)據(jù)越多，變量越多，預(yù)測越準(zhǔn)確。其中變量重要性排序如圖5所示，綜合三個模型發(fā)現(xiàn)，空腹血糖、糖尿病家族史、心腦血管病史、年齡這四個變量對是否患有糖尿病有重要作用。其中部分模型圖如圖6所示。

圖5 復(fù)雜臨床模型變量重要性排序

2．模型評估

（1）采用Analysis節(jié)點進行模型準(zhǔn)確性評價，決策樹對各個模型的訓(xùn)練集和測試集的預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率如表1所示。

由表1可知，三個模型的預(yù)測準(zhǔn)確率都較高，而且訓(xùn)練集和測試集的結(jié)果相近，說明不存在訓(xùn)練集過度擬合的現(xiàn)象。通過比較發(fā)現(xiàn)，考慮的輸入變量越多，模型預(yù)測精度越高，但是從測試集的準(zhǔn)確率來看，簡單臨床模型和復(fù)雜臨床模型基本一致，說明通過簡單臨床模型也可以發(fā)揮預(yù)測作用，方便居民隨時監(jiān)測身體狀況，從而及時預(yù)防2型糖尿病的發(fā)生。

圖6 部分復(fù)雜臨床模型圖

表1 三種模型的預(yù)測結(jié)果

（2）采用Kappa檢驗對三個決策樹模型進行一致性分析，其預(yù)測分類與實際分類的吻合情況如表2所示。

表2 三種模型的決策樹分類結(jié)果

通過比較三種模型的預(yù)測分類和實際分類，簡單個人水平模型的Kappa值為0．621，小于0．75，說明該模型的一致性一般。簡單臨床模型的Kappa值為0．964，復(fù)雜臨床模型的Kappa值為0．982，均高于0．75，說明兩種模型的一致性較高，預(yù)測結(jié)果與實際分類基本吻合，模型預(yù)測分類效果較佳。

（3）在預(yù)測模型的評價過程中，靈敏度、特異度和約登指數(shù)是其中重要的指標(biāo)，指標(biāo)越高預(yù)示著該模型具有較強的預(yù)測判別性能［10］。本研究通過比較三種模型總的預(yù)測分類和實際分類，計算三種模型的靈敏度、特異度、錯判率和約登指數(shù)（見表3），比較發(fā)現(xiàn)簡單個人水平模型特異度遠遠高于靈敏度，說明簡單個人水平模型預(yù)測非患者的能力遠遠高于預(yù)測患者的能力。綜合比較發(fā)現(xiàn)，復(fù)雜臨床模型的靈敏度和約登指數(shù)均較高，錯判率最低，說明復(fù)雜臨床模型的預(yù)測性能最好。但在簡單臨床條件下，三種指標(biāo)已經(jīng)達到了很高的水平，說明在此條件下進行預(yù)測和篩查就能達到很好的效果。

表3 三種模型的靈敏度、特異度、錯判率、約登指數(shù)的比較

討 論

糖尿病發(fā)病原因一直是世界糖尿病研究的重要課題。目前，國內(nèi)在糖尿病患病風(fēng)險預(yù)測中使用較多的方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法、Markov預(yù)測法、C 4．5決策樹算法等［10－12］。與國內(nèi)預(yù)測方法不同的是，本文將決策樹C 5．0算法應(yīng)用到2型糖尿病的發(fā)病規(guī)律研究中，根據(jù)不同的預(yù)測條件，得出多個決策樹模型。其中與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法［10］相比，本文利用決策樹算法建立的模型簡單明了，可以更好地提取發(fā)病規(guī)則；與Markov預(yù)測法［11］相比，Markov預(yù)測能夠有效地預(yù)測2型糖尿病未來幾年內(nèi)的發(fā)病概率，而本文是根據(jù)目前的身體條件，及時準(zhǔn)確地預(yù)測本人的發(fā)病情況，更具有實效性；與C 4．5決策樹算法［12］相比，本研究加入Boosting技術(shù)，提高了模型準(zhǔn)確率和分類精度，并指導(dǎo)居民在不同生理水平條件下，做出相應(yīng)的風(fēng)險評估，從而為個人自我保健提供準(zhǔn)確的指導(dǎo)，同時也為醫(yī)生的臨床診斷提供一定的幫助。從模型中可以明顯看出空腹血糖值、糖尿病家族史、心腦血管既往病史、年齡等因素在2型糖尿病發(fā)病規(guī)律中的重要性。此外，對模型的評估表明，預(yù)測的準(zhǔn)確性、可靠性以及一致性都比較高，說明該方法的應(yīng)用為探討不同條件下2型糖尿病的發(fā)病規(guī)律提供了一種新的手段。

由于在Clementine 12．0中沒有編程界面，因此，要獲得理想的預(yù)測模型，需要對相關(guān)窗口中的參數(shù)反復(fù)進行調(diào)整［13］。此外訓(xùn)練集和測試集的大小，缺失值和不合理數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量以及模型參數(shù)的調(diào)整，對決策樹模型的穩(wěn)定性和預(yù)測效果都有一定的影響。但是由于時間和人力資源有限，所采集的數(shù)據(jù)無法涵蓋研究所需要的所有信息，使得收集和處理過程經(jīng)常脫節(jié)［14］，所采集的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)也不是很完整，因此所建立的預(yù)測模型還有待進一步完善。本文貢獻在于為不同情況下2型糖尿病患者患病風(fēng)險提供一種風(fēng)險預(yù)測工具，同時提取出不同情況下影響2型糖尿病發(fā)病的重要因素。相信隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷改進，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的不斷擴大，應(yīng)用C 5．0算法對糖尿病患病風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性將不斷增加，從而對糖尿病高危人群的預(yù)防和醫(yī)生臨床診斷起到一定的指導(dǎo)和參考作用。

［1］王海鵬．我國診斷糖尿病疾病經(jīng)濟負(fù)擔(dān)趨勢預(yù)測研究．山東大學(xué)，2013．

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（責(zé)任編輯：劉 壯）

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△通信作者：侯玉梅，E-mail：hym＿1220＠163．com