基于 Python 数据可视化的脱发影响因素分析

在健康管理领域，脱发问题备受关注。本文借助 Python 数据可视化工具（Matplotlib、Pandas），从脱发标记分布、年龄关联、医疗诊断及二值特征等维度，剖析脱发影响因素，为脱发研究与预防提供数据支撑。

一、数据与工具说明

数据围绕脱发标记、年龄、医疗状况、二值特征（遗传、激素等）展开，利用 Pandas 处理数据，Matplotlib 绘制可视化图表，直观呈现各因素与脱发的关联。

二、可视化分析

1. 脱发标记分布：样本均衡性观察

通过饼图展示脱发标记（“脱发”“不脱发”）的分布：# 统计脱发标记分布 data = df['脱发标记'].value_counts() plt.pie(data, labels=['不脱发', '脱发'], autopct='%.2f%%', startangle=90, shadow=True) plt.title('脱发标记分布') plt.show()

（二）模型调优与融合

（三）研究深化与应用

开展长期跟踪研究，采集个体随时间变化的脱发数据，分析脱发发展趋势，为模型提供动态特征；将模型与医疗实践、健康管理结合，为脱发患者提供个性化风险评估与干预建议，实现从 “预测” 到 “干预” 的闭环。

• 结果：“脱发” 占比 49.75%，“不脱发” 占比 50.25% ，样本分布相对均衡，为后续分析奠定基础。

• 2. 年龄与脱发关系：群体差异探究

  用箱线图分析不同脱发标记人群的年龄分布：fig = plt.figure(figsize=(10, 6)) ax1 = plt.subplot(111) df.boxplot(column='年龄', by='脱发标记', ax=ax1) ax1.set_title('脱发人群年龄分布', fontsize=14) ax1.set_ylabel('年龄') plt.show()

• 结果：箱线图展示了 “脱发” 与 “不脱发” 群体的年龄四分位数、异常值。可观察不同脱发状态下年龄的集中趋势与离散程度，初步判断年龄是否为脱发影响因素（如脱发群体是否存在年龄区间特征 ）。

• 3. 常见医疗诊断分析：疾病关联挖掘

  提取 “医疗状况” 字段，绘制横向柱状图展示十大高发关联疾病：plt.figure(figsize=(12, 8)) top_conditions = df['医疗状况'].value_counts().head(10) plt.barh(top_conditions.index, top_conditions) # 横向柱状图 plt.title('十大常见脱发相关医疗状况', fontsize=14) plt.xlabel('样本数量', fontsize=12) plt.ylabel('医疗状况', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()

• 结果：直观呈现与脱发关联度高的疾病，如 Alopecia Areata（斑秃 ）、Thyroid Problems（甲状腺问题 ）等。可辅助医疗人员关注疾病对脱发的潜在影响，为临床研究提供方向。

• 4. 二值特征与脱发关系：生活习惯等因素剖析

  选取 “遗传因素”“激素变化” 等二值特征，用分组柱状图分析其与脱发的关联：features = ['遗传因素', '激素变化', '不良护发习惯', '环境因素', '吸烟习惯', '体重减轻'] fig, axes = plt.subplots(3, 2, figsize=(15, 15)) axes = axes.flatten() df['脱发标记'] = df['脱发标记'].astype('category') categories = df['脱发标记'].cat.categories num_categories = len(categories) x = np.arange(num_categories) width = 0.35 for i, feature in enumerate(features): if i < len(axes): ax = axes[i] counts = df.groupby('脱发标记')[feature].value_counts().unstack(fill_value=0) rects1 = ax.bar(x - width/2, counts[0], width) rects2 = ax.bar(x + width/2, counts[1], width) ax.set_title(f'{feature}与脱发') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(categories) ax.legend(['无', '有']) plt.tight_layout() plt.show()

• 结果：每个子图对应一个二值特征与脱发的关联。例如 “遗传因素” 子图中，可对比 “有 / 无遗传因素” 在 “脱发 / 不脱发” 群体的分布，直观判断遗传、激素等因素对脱发的影响倾向。

• 三、XGBoost 模型预测及问题分析

  （一）模型评估：混淆矩阵与 ROC 曲线

  基于处理后的数据，构建 XGBoost 模型进行脱发预测，并通过混淆矩阵和 ROC 曲线评估模型性能。
  混淆矩阵呈现了模型分类的具体结果，包括真阳性、真阴性、假阳性、假阴性的数量分布；ROC 曲线及对应的 AUC 值（本文中 AUC = 0.56 ），反映模型对脱发与不脱发样本的区分能力。

  （二）模型问题：数据与性能瓶颈

  从评估结果看，模型表现欠佳，预测结果与随机预测差异较小。主要原因如下：

• 数据量少：有限的样本无法让模型充分学习到稳定、有效的模式，难以精准捕捉脱发影响因素间的复杂关联。
• 特征预测性不足：部分输入特征与脱发结果的相关性低，无法为模型提供足够的判别信息，降低了模型区分能力。

• 四、优化方向与展望

  （一）数据层面优化

• 扩充样本：通过多渠道采集数据，如与医疗机构合作补充病例、开展大规模问卷调查等，增加样本多样性与数量，让模型学习更全面的脱发影响模式。
• 特征工程：深入挖掘特征价值，对现有特征进行优化（如聚类、编码 ），或结合领域知识构建新特征（如 “压力 - 睡眠 - 脱发” 综合指数 ），增强特征与脱发结果的关联性。
• 参数调整：利用网格搜索、贝叶斯优化等方法，针对脱发数据优化 XGBoost 参数，平衡模型拟合与泛化能力，如调整学习率、树深度、正则化系数等。
• 模型融合：结合多种模型（如逻辑回归、随机森林 ）进行集成学习，通过投票、 stacking 等方式融合预测结果，发挥不同模型优势，提升整体预测性能。

• 五、总结与拓展

• 通过数据可视化，我们初步挖掘了脱发的影响因素；借助 XGBoost 模型实践，虽暴露了数据与模型性能问题，但也明确了优化方向。期待未来通过数据扩充、特征优化、模型调优等手段，提升脱发预测性能，为脱发研究与健康管理提供更有效的技术支持，助力解决脱发困扰。通过可视化分析，我们清晰呈现了脱发标记分布、年龄关联、疾病影响及生活习惯等因素的作用。后续可拓展方向：

• 结合 机器学习（如逻辑回归、随机森林 ），量化因素对脱发的影响权重；
• 引入更多维度数据（如饮食、压力指数 ），深化脱发成因研究；
• 针对高发关联疾病，联动医疗数据开展深入临床分析。