45、基于遗传算法和朴素贝叶斯的糖尿病预测系统

基于遗传算法和朴素贝叶斯的糖尿病预测系统

1. 引言

糖尿病是印度最常见的慢性病。它会影响胰岛素受体，导致淀粉消化异常，血糖升高。高血糖会影响人体多个器官，尤其是血管和神经。糖尿病是由于胰腺无法正常分泌胰岛素来控制血糖水平而引发的长期慢性病。如果糖尿病诊断不及时，会增加大血管和微血管并发症、肾衰竭等风险，不仅会增加医疗成本，还可能危及患者生命。

糖尿病主要分为三种类型：
- 1型糖尿病 ：胰腺无法产生足够的胰岛素。病因不明，目前无法预防。症状包括多尿、乏力、体重减轻、视力变化和疲劳等，部分症状可能突然出现。
- 2型糖尿病 ：身体无法产生足够的胰岛素，也被称为成人发病型糖尿病，常见于40岁以上人群，但现在儿童患者也在增加。它通常是由于身体超重和缺乏运动引起的。在2型糖尿病中，胰腺通常会分泌一些胰岛素，但身体细胞无法正常接受。这种类型会增加患心脏病的风险。
- 妊娠期糖尿病 ：孕期血糖升高。患有妊娠期糖尿病的女性在怀孕和分娩时出现并发症的风险增加，未来她们和孩子患2型糖尿病的风险也会提高。

在医疗保健领域，机器学习算法可用于疾病预测。本文将介绍相关研究工作，包括材料与方法、系统架构、数据集、实验结果等内容。

2. 相关工作

• 模糊专家系统 ：开发用于帮助医生确定2型糖尿病患者肾病的调节情况，基于临床实践指南开发FES模型，并与医生团队进行了六项测试。
• 数据挖掘分类算法 ：涵盖k - 最近邻分类器、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和IB3等主要分类算法，作者对不同分类算法的优缺点进行了概述。
• 分类算法性能分析 ：提出一种使用分类技术的算法，基于准确性、执行时间、数据集类型和领域对各种分类器的性能进行比较和分析，使用了决策树分类等数据挖掘技术。
• 糖尿病分类研究 ：使用二元逻辑回归、多层感知器和k - 最近邻对糖尿病进行分类，研究发现k - 最近邻的效果优于其他两种方法。
• 专家系统 ：开发了一种专家系统，根据识别的症状确定糖尿病的类型、发生可能性以及规则匹配百分比。
• 多阶段模型 ：使用KoGES数据集提出多阶段模型，预测哪些人最有可能患糖尿病，并提出生理模型预测血糖水平。
• 混合模型 ：构建混合模型，使用Weka工具和PIMA印第安糖尿病数据集，预测患者在5年内是否会患糖尿病，该模型的精度达到92.38%。
• 另一种混合预测 ：同样使用Weka工具和PIMA数据集，先处理数据找到高F - 分数值的特征，然后使用聚类和SVM技术进行分类。
• 神经网络模型 ：提出用于糖尿病分类的神经网络模型，使用PIMA数据集进行训练和测试，其中576个样本用于训练，192个用于测试。
• 支持向量机预测模型 ：使用支持向量机开发预测模型，使用Pima数据集进行实验，预测患者是否患有糖尿病。
• FNC技术 ：提出FNC技术用于糖尿病诊断，结合模糊逻辑、神经网络和案例推理，使用Matlab和MyCBR插件实现案例推理。
• 决策树技术 ：使用决策树技术处理2型糖尿病，使用Pima印第安糖尿病数据集，并采用选择属性和处理缺失值等预处理方法提高数据质量。
• 早期诊断预测模型 ：提出用于糖尿病早期诊断的预测模型，从糖尿病诊所收集545名患者的数据，通过神经网络训练和测试，发现包含七个神经元的神经网络准确率最高。
• 决策支持模型 ：开发用于专家医疗保健的决策支持模型，使用Pima数据集进行训练，结合决策树和k - 最近邻，准确率达到90.43%。
• 弹性网模型 ：提出弹性网模型用于糖尿病患者，该模型提高了糖尿病患者血糖估计的准确性，无需采集血样，使用设备收集实验数据。

3. 材料与方法

3.1 合成少数过采样技术（SMOTE）

在机器学习中，提供平衡的数据通常能获得更好的预测性能。大多数机器学习技术在数据不平衡时表现不佳，因此需要使用采样方法处理不平衡数据。采样方法的概念是将原始数据集的类值调整为标签类分布相等。在许多应用中，如欺诈检测和医疗诊断，现实世界的数据往往是不平衡的，这种类不平衡问题属于数据科学中的监督学习问题。

SMOTE是一种过采样方法，主要用于机器学习中的不平衡数据，对医学数据集尤其有效。它从少数类中生成新的实例，这些新实例根据从原始数据集中选择的特征生成，与原始实例相似。

3.2 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类技术，假设特征之间相互独立。它是一类用于分类的概率分类机器学习方法，基于以下贝叶斯定理：
[P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]
使用贝叶斯定理，在已知B发生的情况下，可以计算A发生的概率。这里，B是证据，A是假设。朴素贝叶斯假设预测器/函数相互独立，即一个特定属性的存在不会影响其他属性，因此被称为“朴素”。

朴素贝叶斯是一种基于概率的分类系统，假设特征相互独立，分类结果不受其他特征的影响。它可用于医疗等多个领域的分类任务。该算法简单、动态，在分类任务中较为常用。对于绝对输入变量，它在处理数值变量时表现高效，在数据分析中能取得显著效果，是一种强大且积极的预测器，适用于大量数据集。

NB分类器的步骤如下：
1. 假设X是一组带有类标签的元组，每个元组用n维属性向量表示，即(X = (x_1, x_2, x_3, …, x_n))。
2. 假设有(C_1, C_2, …, C_m)个类。对于给定的元组X，分类器会预测X属于后验概率最高的类。即NB分类器会预测X属于类(C_i)，当且仅当(P(C_i|X) > P(C_j|X))（对于(1 ≤ j ≤ m)且(j ≠ i)）。因此，需要最大化(P(C_i|X))，使(P(C_i|X))最大的类(C_i)被称为最大后验假设，根据贝叶斯定理可表示为：
[P(C_i|X) = \frac{P(X|C_i)P(C_i)}{P(X)}]

3.3 遗传算法

遗传算法（GA）是一种基于自然选择和进化概念的自适应启发式搜索算法，基于“适者生存”的优化方法。它模拟了个体选择机制，通过选择种群中最适合的个体来产生下一代后代。

选择过程从种群中选择最适合的个体开始，产生继承父母特征的后代，这些后代将进入下一代。当两个个体的适应度值较高时，它们的后代更有可能优于父母，生存机会也更高。这个过程不断迭代，最终会找到适应度最高的个体。

进化通常从随机创建的个体种群开始。在每一代中，测量种群中每个个体的适应度值，根据适应度值从现有种群中选择个体，产生新的种群。GA使用以下三个主要步骤从当前种群中生成下一代：
1. 选择 ：繁殖过程的主要目标是产生好的解决方案并从种群中移除不良解决方案。通过在现有种群中找到并复制有效解决方案（从适应度角度），移除不良解决方案。在这个过程中，从当前种群中选择父母来产生下一代种群，可使用轮盘赌、玻尔兹曼和锦标赛选择等方法。
2. 交叉 ：这是一个重组过程，使用遗传算子。在交叉过程中会创建新的解决方案，有单点交叉和两点交叉等多种交叉方法。
3. 变异 ：在变异概率下，染色体的某些部分会发生变异。变异通常在交叉完成后且后代没有变化时进行，如果发生变异，染色体的一个或多个部分会被改变。

下面是遗传算法的流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B[初始化种群];
    B --> C[计算适应度值];
    C --> D{是否满足终止条件};
    D -- 否 --> E[选择操作];
    E --> F[交叉操作];
    F --> G[变异操作];
    G --> C;
    D -- 是 --> H[输出最优解];
    H --> I[结束];

4. 系统架构

基于遗传算法和朴素贝叶斯的糖尿病预测系统架构如图所示（这里假设图2展示了系统架构）。

5. 数据集、结果与讨论

5.1 数据集与实验

实验使用UCI存储库中的Pima印第安糖尿病数据库（PIDD）数据集，该数据集包含糖尿病和非糖尿病样本，属于不平衡数据。数据集的属性描述如下表所示：
| ID | 属性名称 | 属性描述 |
| — | — | — |
| 1 | 怀孕次数 | 怀孕的次数 |
| 2 | 葡萄糖 | 口服葡萄糖耐量试验2小时后的血浆葡萄糖浓度 |
| 3 | 皮肤厚度 | 三头肌皮褶厚度（mm） |
| 4 | 血压 | 舒张压（mm Hg） |
| 5 | 胰岛素 | 2小时血清胰岛素（µ U/ml） |
| 6 | 糖尿病谱系功能 | 糖尿病谱系功能 |
| 7 | 体重指数（BMI） | 体重（kg）除以身高（m）的平方 |
| 8 | 年龄 | 年龄（岁） |
| 9 | 结果 | 类别变量（1或0），1表示患有糖尿病，0表示未患有糖尿病 |

实验在配备Intel(R) Core (TM) i5 8代处理器和8GB内存、运行Windows 10的PC上进行，使用Weka机器学习库和Java 1.8进行模拟。

5.2 性能评估

使用以下公式评估系统性能：
- 准确率：(Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN})
- 错误率：(Error = \frac{FP + FN}{TP + TN + FP + FN})

其中，TP表示真正例，TN表示真反例，FP表示假正例，FN表示假反例。

5.3 结果

通过不同的训练 - 测试集划分比例（60 - 40%、65 - 35%、70 - 30%、75 - 25%、80 - 20%）对系统进行模拟，每种划分比例模拟10次，记录每个数据集的最佳结果。使用了四种数据集变体：PIDD、PIDD_SM（使用SMOTE过采样）、PIDD_GA（使用GA进行特征选择）和PIDD_SM_GA（使用SMOTE过采样并使用GA进行特征选择）。

实验结果如下表所示：
| 训练 - 测试集 | 划分比例 | 关键数据集 | 准确率 | 错误率 |
| — | — | — | — | — |
| 60 - 40 | 训练 - 测试集 | PIDD | 77.5974 | 22.4026 |
| 60 - 40 | 训练 - 测试集 | PIDD_GA | 80.78176 | 19.21824 |
| 60 - 40 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM | 80.43478 | 19.56522 |
| 60 - 40 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM_GA | 80.48193 | 19.51807 |
| 65 - 35 | 训练 - 测试集 | PIDD | 78.0669 | 21.9331 |
| 65 - 35 | 训练 - 测试集 | PIDD_GA | 81.4126 | 18.5874 |
| 65 - 35 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM | 81.2672 | 18.7328 |
| 65 - 35 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM_GA | 81.2672 | 18.7328 |
| 70 - 30 | 训练 - 测试集 | PIDD | 78.7879 | 21.2121 |
| 70 - 30 | 训练 - 测试集 | PIDD_GA | 81.3853 | 18.6147 |
| 70 - 30 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM | 80.0643 | 19.9357 |
| 70 - 30 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM_GA | 80.7074 | 19.2926 |
| 75 - 25 | 训练 - 测试集 | PIDD | 79.6875 | 20.3125 |
| 75 - 25 | 训练 - 测试集 | PIDD_GA | 82.2917 | 17.7083 |
| 75 - 25 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM | 79.5367 | 20.4633 |
| 75 - 25 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM_GA | 80.6950 | 19.3050 |
| 80 - 20 | 训练 - 测试集 | PIDD | 78.57143 | 21.42857 |
| 80 - 20 | 训练 - 测试集 | PIDD_GA | 81.16883 | 18.83117 |
| 80 - 20 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM | 78.74396 | 21.25604 |
| 80 - 20 | 训练 - 测试集 | PIDD_SM_GA | 79.22705 | 20.77295 |

5.4 讨论与与现有系统的比较

通过使用SMOTE解决了类不平衡问题，使用相关性和GA进行特征选择消除了无关特征，降低了数据集的维度，减少了训练复杂度，也解决了过拟合问题。使用朴素贝叶斯训练GANB预测系统，最后使用分类准确率和错误率计算模型性能。

将该模型与现有系统进行比较，结果如下表所示：
| 关键数据集 | 准确率 | 错误率 |
| — | — | — |
| Sim [35] | 75.29 | 24.71 |
| Sim + F1 [35] | 75.84 | 24.16 |
| Sim + F2 | 75.97 | 24.03 |
| FMM [4] | 69.28 | 30.72 |
| FMM - CART [4] | 71.35 | 28.65 |
| FMM - CART - RF [4] | 78.39 | 21.61 |
| 二进制编码GA [5] | 74.80 | 25.20 |
| BP [5] | 73.80 | 26.20 |
| 二进制编码GA [5] | 77.60 | 22.40 |
| GANB (PIDD) | 79.6875 | 20.3125 |
| GANB (PIDD_GA) | 82.2917 | 17.7083 |
| GANB (PIDD_SM) | 81.2672 | 18.7328 |
| GANB (PIDD_SM_GA) | 81.2672 | 18.7328 |

从结果可以看出，提出的GANB系统在准确性方面优于各种现有方案。在PIDD_GA数据集变体上观察到最佳结果，其次是PIDD_SM和PIDD_SM_GA数据集变体。使用GA在PIDD上选择的特征是葡萄糖、BMI、糖尿病谱系功能和年龄；在使用SMOTE过采样的数据集上选择的特征是怀孕次数、葡萄糖、胰岛素、BMI、糖尿病谱系功能和年龄。特征选择中GA的最优参数为：交叉概率80.6，变异概率0.03，种群大小20，最大代数50；在过采样数据集上使用GA进行特征选择的最优参数配置为：交叉概率0.7，变异概率0.03，种群大小20，最大代数60。该系统的最佳性能为准确率82.2917%，错误率17.7083%；次佳结果为准确率81.2672%，错误率18.7328%。

6. 结论

糖尿病是由于身体无法产生足够胰岛素以满足需求，导致血糖水平异常升高的疾病。糖尿病患者面临皮肤、肾脏、肺部、大脑、脚部和神经等长期问题的风险。

本文提出了基于遗传算法和朴素贝叶斯的（GANB）糖尿病预测系统。其中，GA用于特征选择，朴素贝叶斯用于预测。该系统使用PIDD数据集进行训练，并使用SMOTE进行预处理以解决类不平衡问题。GA使预测模型的训练速度更快，降低了模型的复杂性，使分析更简单，同时提高了准确性。通过分类准确率和错误率评估系统的有效性，该系统取得了显著的准确率82.2917%和错误率17.7083%。未来，将结合粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）和混沌搜索优化（CSO）等优化技术与机器学习算法，进一步提升系统性能。

基于遗传算法和朴素贝叶斯的糖尿病预测系统

7. 优势分析

• 特征选择优势 ：遗传算法（GA）在特征选择方面发挥了重要作用。通过GA进行特征选择，能够从众多特征中筛选出对糖尿病预测最有价值的特征。例如，在PIDD数据集中，GA选择了葡萄糖、BMI、糖尿病谱系功能和年龄等特征，这些特征与糖尿病的发生密切相关。去除无关特征后，降低了数据集的维度，减少了训练复杂度，避免了过拟合问题，使得模型更加简洁高效。
• 处理不平衡数据优势 ：合成少数过采样技术（SMOTE）有效地解决了数据集的类不平衡问题。在医疗数据中，糖尿病患者和非糖尿病患者的样本数量往往不平衡，这会影响机器学习模型的性能。SMOTE通过生成少数类的新实例，使数据集的类分布更加平衡，提高了模型对少数类（糖尿病患者）的识别能力，从而提升了整体预测性能。
• 预测准确性优势 ：朴素贝叶斯算法作为预测模型，结合GA的特征选择和SMOTE的过采样处理，使得GANB系统在预测糖尿病方面取得了较高的准确性。与现有系统相比，GANB系统在多个数据集变体上都表现出了更好的性能，如在PIDD_GA数据集上达到了82.2917%的准确率，这表明该系统在糖尿病预测领域具有较强的竞争力。

8. 实际应用场景

• 医疗诊断辅助 ：在医院的糖尿病诊断过程中，GANB系统可以作为医生的辅助工具。医生可以将患者的相关数据输入到系统中，系统快速给出患者患糖尿病的预测结果，为医生提供参考，帮助医生做出更准确的诊断决策。
• 健康管理 ：对于健康管理机构或个人健康监测平台，GANB系统可以用于对人群进行糖尿病风险评估。通过定期收集个人的健康数据，如血糖、体重、年龄等，系统可以预测个体患糖尿病的可能性，提醒人们采取相应的预防措施，如调整饮食、增加运动等。
• 疾病预防研究 ：在糖尿病的预防研究中，GANB系统可以分析大量的人群数据，找出与糖尿病发生相关的关键因素，为制定针对性的预防策略提供依据。例如，通过分析不同特征对糖尿病预测的影响，研究人员可以确定哪些生活方式因素或遗传因素对糖尿病的发生影响较大，从而开展相应的干预措施。

9. 操作步骤总结

• 数据准备
  1. 从UCI存储库获取Pima印第安糖尿病数据库（PIDD）数据集。
  2. 对数据集进行初步检查，了解数据集的结构和属性信息。
• 数据预处理
  1. 使用合成少数过采样技术（SMOTE）对数据集进行过采样，解决类不平衡问题，得到过采样后的数据集PIDD_SM。
  2. 使用遗传算法（GA）进行特征选择，分别在原始数据集PIDD和过采样数据集PIDD_SM上进行操作，得到特征选择后的数据集PIDD_GA和PIDD_SM_GA。
• 模型训练与测试
  1. 选择朴素贝叶斯算法作为预测模型。
  2. 采用不同的训练 - 测试集划分比例（60 - 40%、65 - 35%、70 - 30%、75 - 25%、80 - 20%）对数据集进行划分。
  3. 对每种划分比例进行10次模拟，使用Weka机器学习库和Java 1.8进行训练和测试，记录每个数据集的最佳结果。
• 性能评估
  1. 使用分类准确率和错误率公式计算模型的性能指标。
  2. 准确率公式：(Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN})
  3. 错误率公式：(Error = \frac{FP + FN}{TP + TN + FP + FN})
  4. 将GANB系统的性能与现有系统进行比较，分析其优势和不足。

10. 未来展望

• 优化算法结合 ：未来可以将粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）和混沌搜索优化（CSO）等优化技术与GANB系统相结合。这些优化技术可以进一步优化模型的参数，提高特征选择的效率和准确性，从而提升系统的整体性能。
• 多模态数据融合 ：除了现有的临床数据，还可以考虑融合其他模态的数据，如基因数据、影像数据等。多模态数据的融合可以提供更全面的信息，有助于更准确地预测糖尿病的发生和发展。
• 个性化预测 ：根据个体的基因信息、生活习惯等因素，实现个性化的糖尿病预测。不同个体对糖尿病的易感性不同，个性化预测可以为每个人提供更精准的健康建议和预防措施。

综上所述，基于遗传算法和朴素贝叶斯的糖尿病预测系统（GANB）在特征选择、处理不平衡数据和预测准确性方面具有明显优势，在医疗诊断、健康管理和疾病预防等领域具有广阔的应用前景。未来通过不断优化和改进，该系统有望在糖尿病预测和预防方面发挥更大的作用。