【摘 要】
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心血管疾病（Cardiovascular Disease）是一个广义的术语,它是心脑血管疾病的统称,一旦心血管疾病患者没有得到及时有效的治疗,将会严重危害人体健康。而近年来,机器学习技术的快速发展也引领着智慧医疗的蓬勃发展,本文便是基于这样的背景之下,使用集成学习算法建立心血管疾病风险预测模型。在本文第三章中,使用多种特征工程方法对原始数据集进行分析、处理,以期提高数据集质量。在本文第四章中,使用
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心血管疾病（Cardiovascular Disease）是一个广义的术语,它是心脑血管疾病的统称,一旦心血管疾病患者没有得到及时有效的治疗,将会严重危害人体健康。而近年来,机器学习技术的快速发展也引领着智慧医疗的蓬勃发展,本文便是基于这样的背景之下,使用集成学习算法建立心血管疾病风险预测模型。在本文第三章中,使用多种特征工程方法对原始数据集进行分析、处理,以期提高数据集质量。在本文第四章中,使用包括集成学习算法在内的八种算法以及Stacking模型对心血管疾病数据集进行建模及对比分析。本文的主要工作及创新点如下:（1）使用多种数据可视化方法探索心血管疾病与各项临床指标之间的关联,充分利用单变量分析、多变量分析等方法,发现和归纳了心血管疾病的致病规律。为特征工程阶段的顺利开展确立了事实依据。（2）在特征工程阶段:融合血压定义等临床知识对样本的异常值进行检测,使样本的异常值检测方法更符合真实世界规律。依照数据探索阶段获得的规律以及有关指标分级标准对样本中的指标进行特征转换,由此创造了脉压、体重质量指数等新特征,其在经各算法得出的特征重要性排名中排名前列,证明了特征工程工作的有效性。它能为模型预测阶段提供高质量的数据集。（3）在模型预测阶段:充分比较集成学习算法及传统单一算法的预测性能,并使用Optuna框架进行超参数调优,最终选择CatBoost、LightGBM和XGBoost算法作为Stacking模型的基模型算法。（4）在Stacking模型预测阶段:使用CatBoost、LightGBM和XGBoost三种集成学习算法作为Stacking模型的基模型算法,并使用逻辑回归作为第二层模型的结合算法,最后对比分析了各模型的特点:Stacking模型以准确率74.38%、召回率70.57%和AUC值0.8095的成绩取得了最优的预测性能,特别是在召回率的表现上以0.58%的优势领先于基模型算法能取得的最好结果。在召回率上的优秀表现意味着该模型能够尽可能最多的找出人群中潜在的心血管疾病患者。故本文使用Stacking模型作为最终的预测模型。
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