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机器学习在脑卒中预测中的应用：不平衡数据集处理方法详解

news 来源：原创 2025/9/18 12:55:46

机器学习在脑卒中预测中的应用：不平衡数据集处理方法详解

目录

  1. 引言

    • 脑卒中的全球影响
    • 机器学习在医疗预测中的挑战
    • 类别不平衡问题的核心痛点

  2. 数据预处理与特征选择

    • 数据来源与清洗
    • 缺失值处理方法
    • 类别特征编码
    • 特征选择技术

  3. 处理类别不平衡的四大方法

    • SMOTE（合成少数类过采样技术）
    • 加权投票集成分类器
    • DNN结合Focal Loss
    • PCA-Kmeans聚类与DNN-Focal Loss的混合方法

  4. 实验设计与结果分析

    • 数据集描述与实验设置
    • 不同方法的性能对比
    • 关键指标解读（F1分数、AUC、准确率）

  5. 代码示例

    • 数据预处理与特征工程
    • SMOTE实现
    • 加权投票分类器构建
    • DNN与Focal Loss模型训练
    • PCA-Kmeans与DNN的混合方法

  6. 结论与未来方向

    • 方法优缺点总结
    • 实际应用建议
    • 研究展望

1. 引言

1.1 脑卒中的全球影响

脑卒中是全球第二大死亡原因，占所有死亡病例的11.8%（GBD 2013）。早期预测中风风险对降低死亡率至关重要，而机器学习技术为此提供了新思路。然而，医疗数据集通常存在严重的类别不平衡问题，即中风病例（少数类）远少于非中风病例（多数类），导致模型倾向于忽略少数类，预测性能下降。

1.2 类别不平衡问题的核心痛点

  • 多数类主导：传统模型（如逻辑回归、SVM）在训练时会偏向多数类。
  • 评估指标误导性：仅依赖准确率会掩盖模型对少数类的预测失败。
  • 数据稀缺性：少数类样本不足，难以捕捉关键特征。

本文基于Kaggle的脑卒中数据集，系统比较了四种解决类别不平衡的方法，并通过实验验证其有效性。

2. 数据预处理与特征选择

2.1 数据介绍

特征名称描述取值范围作用
Patient ID患者的唯一标识符，用于区分不同的个体。1到5110（整数）主要用于数据管理和分析，但在建模时通常会被移除，因为它对预测中风没有直接帮助。
Gender（性别）患者的性别。Male（男性）、Female（女性）、Other（其他）性别可能与中风的风险相关，例如某些研究表明男性中风的风险可能高于女性。
Age（年龄）患者的年龄。0.08岁到82岁年龄是中风的重要风险因素之一，通常中风在老年人中更为常见。
Hypertension（高血压）患者是否患有高血压。Yes（是）、No（否）高血压是中风的主要风险因素之一，与中风的发生有很强的相关性。
Heart Disease（心脏病）患者是否患有心脏病。Yes（是）、No（否）心脏病可能增加中风的风险，因为心脏问题可能导致血液流动异常。
Ever Married（是否曾经结婚）患者是否曾经结婚。Yes（是）、No（否）婚姻状况可能与生活方式和健康行为相关，间接影响中风风险。
Work Type（工作类型）患者的工作类型。Self-employed（自雇）、Private（私营企业员工）、Government（政府雇员）工作类型可能与生活方式相关，间接影响健康。
Residence Type（居住类型）患者的居住类型。Urban（城市）、Rural（农村）居住环境可能与生活方式和健康资源相关，间接影响中风风险。
Avg-Glucose Level（平均血糖水平）患者的平均血糖水平。55到272高血糖是中风的风险因素之一。
BMI（体质指数）患者的体质指数。10到98BMI与肥胖相关，肥胖是中风的潜在风险因素。
Smoking Status（吸烟状态）患者的吸烟状态。Unknown（未知）、Never（从不吸烟）、Formerly（曾经吸烟）、Smoked（吸烟）吸烟是中风的重要风险因素。
Stroke（目标变量）表示患者是否中风。1（中风）、0（未中风）这是需要预测的目标变量。

2.2 数据来源与清洗

数据集包含5110个样本，11个特征（如年龄、血糖水平、BMI等），目标变量为是否中风。清洗步骤包括：

  • 移除异常值（如BMI > 60、年龄 < 25、性别为“其他”的样本）。
  • 处理缺失值（仅BMI存在缺失）。
import pandas as pd# 加载数据
df = pd.read_csv("stroke_dataset.csv")# 移除异常值
df = df[(df['BMI'] <= 60) & (df['Age'] >= 25) & (df['Gender'] != 'Other')]# 处理缺失值（简单填补：用中位数填充BMI）
df['BMI'].fillna(df['BMI'].median(), inplace=True)

2.3 缺失值处理方法对比

论文对比了两种方法：

  1. 简单填补：用中位数、众数等填充。
  2. 回归填补：基于其他特征训练回归模型预测缺失值。

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