【摘 要】
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冠心病作为世界上最常见的心血管疾病，是导致当今人类死亡的主要病因之一，严重危害病人的生命安全。为了解决冠心病诊断模型中性能无法满足临床应用要求、缺乏可解释性的问题，提出一种融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型。在对数据集进行特征工程的基础上，将处理好的数据集输入XGBoost模型进行训练，并且对模型进行优化，进一步提高了模型的性能表现；其次，与已有工作中基于SVM、朴素贝叶斯等
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61562078,71563048）； 新疆天山青年计划资助项目（2018Q073）； 新疆高校研自科项目（XJEDU2021Y037）； 新疆“天山雪松计划”青年拔尖人才计划项目；
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冠心病作为世界上最常见的心血管疾病，是导致当今人类死亡的主要病因之一，严重危害病人的生命安全。为了解决冠心病诊断模型中性能无法满足临床应用要求、缺乏可解释性的问题，提出一种融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型。在对数据集进行特征工程的基础上，将处理好的数据集输入XGBoost模型进行训练，并且对模型进行优化，进一步提高了模型的性能表现；其次，与已有工作中基于SVM、朴素贝叶斯等6种机器学习模型以及8种主流机器学习模型进行实验对比，参数优化后的XGBoost模型在准确率、特异度、F1值和AUC值四个指标上分别达到0.9942、0.9970、0.9941和0.9998，均优于已有模型；最后引入SHAP框架增强模型可解释性，综合4种模型特征重要性排序结果，识别出影响冠心病的重要因素，为医生作出正确的诊断提供决策参考。
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