33、加权硬投票和软投票集成机器学习分类器在贫血诊断中的应用

加权硬投票和软投票集成机器学习分类器在贫血诊断中的应用

1 引言

贫血是全球最常见的血液疾病。世界卫生组织将贫血定义为红细胞数量或其中血红蛋白浓度低于正常水平的一种状况。血红蛋白负责携带氧气，若红细胞过少、异常或血红蛋白不足，血液向身体组织输送氧气的能力就会下降，从而引发虚弱、呼吸急促、头晕和疲惫等症状。

贫血的发生受多种因素影响，如年龄、性别、居住海拔、生活方式和怀孕状况等，这些因素会影响满足生理需求所需的理想血红蛋白浓度。营养缺乏，尤其是缺铁，是贫血最常见的原因，叶酸、维生素B12和维生素A的缺乏也是重要因素。儿童和孕妇是贫血的高发人群，世界卫生组织估计，全球5岁以下儿童中有42%、孕妇中有40%患有贫血。

贫血不仅是一种疾病，也是许多严重疾病的症状，会显著影响生活质量，因此正确诊断是治疗的第一步。人工智能技术，如机器学习和深度学习，在疾病检测和预测中发挥着重要作用，它们可以利用疾病症状数据集或医学图像数据集辅助医生进行诊断。

机器学习算法有潜力对医学领域的数据集进行分类，从而促进疾病的诊断、预后和治疗方案的制定。然而，选择分类器时往往存在盲目性，一个在特定数据集上表现良好的分类器，在其他数据集上可能表现不佳。有时，正确组合分类器并应用合适的组装方法，才能取得最佳效果。

本研究旨在开发一种基于人工学习架构的多类探测解决方案，以识别贫血。该系统将有助于在一般临床实践中诊断贫血，尤其是在患者数量增加、医院资源有限以及难以获得专家诊断的情况下。同时，研究还考虑使用投票分类器的硬投票和软投票方法来组合模型结果，并估计给定患者贫血的概率。所有模型将通过k折交叉验证进行评估。

2 文献综述

计算机辅助决策和分析在医学领域应用广泛。此前有研究使用混合和神经网络模型预测各种疾病，也有人提出“超级学习”（堆叠集成）方法，该方法结合梯度提升机、深度神经网络和随机森林，在疾病预测中取得了73.4%的准确率。

集成学习受人类集体决策过程启发，通过组合多个模型的预测结果来提高性能。常见的机器学习算法包括：
- K近邻算法 ：可用于聚类、异常检测和分类，通过计算与最近邻的距离来进行操作。
- 逻辑回归 ：用于预测分类因变量的结果，有二元逻辑回归和多项逻辑回归两种类型。
- 支持向量机 ：可解决分类或回归问题，通过线性或非线性划分输入空间进行分类。
- 决策树 ：通过测试特征在类间的区分能力进行分类，本研究使用Light GBM和XGBoost集成方法。
- 随机森林 ：基于袋装法，由多个决策树组成，通过选择重复出现最多的属性来进行分类。
- AdaBoost ：是一种流行的机器学习算法，能提高模型的泛化能力，减少偏差。

为评估模型性能，使用了多种准确率指标，包括准确率、特异性、灵敏度、阳性预测值（精确率）、阴性预测值和F1分数。使用多种指标可以避免模型在训练数据上过度拟合，在疾病预测和分类中，需要平衡假阳性和假阴性的预测。

3 材料与方法

3.1 研究目标

本研究的目标是开发一种方法，使贫血诊断能够在日常临床实践中实现自动化，辅助经验丰富的医学顾问进行决策。

3.2 数据来源

所有机器学习模型在R统计包中使用Scikit - learn库实现，并应用于一个已知的贫血数据集，该数据集有493行43列，数据来自南非国家健康与营养检查调查（SANHANES），该调查于2011 - 2012年进行，调查了南非青少年的健康和营养状况。

3.3 机器学习算法

3.3.1 逻辑回归

逻辑回归类似于线性回归，但响应变量是二项式的。它用于预测分类因变量的结果，主要用于预测和计算成功的概率。回归系数通常使用最大似然估计法进行估计，最大似然比可确定自变量对因变量的统计显著性。逻辑回归分为二元逻辑回归和多项逻辑回归。

二元逻辑回归基于一组预测变量估计二元响应的概率，其曲线基于目标变量的对数优势构建。逻辑回归是分析和分类二元及比例响应数据集的重要技术，具有自然提供概率和可扩展到多类分类问题的优点。

3.3.2 K近邻算法（KNN）

标准k近邻算法是一种广泛应用的聚类、异常检测和分类技术，具有较高的召回率。它通过计算与最近邻的距离来进行聚类、异常检测和分类操作。在聚类时，使用合适的距离度量确定记录与其邻居的距离，以确定聚类边界；在异常检测中，距离最近邻较远的点被视为异常值；在分类时，根据最近邻的分类结果确定查询点的类别。

3.3.3 支持向量机

支持向量机是一种监督学习技术，可用于解决分类或回归问题。它通过线性或非线性划分数据集的输入空间进行分类，线性决策线的绘制使得样本之间的距离最小，而线间距最大，在实际应用中能取得良好效果。

3.3.4 决策树

决策树分类过程通过测试特征在类间的区分能力进行分类，每个特征构成树的分支条件。该方法将数据集中的所有数据分配到某个类别中，结果易于理解和解释，常用于医学数据。本研究使用Light GBM和XGBoost集成方法解决多类问题，而AdaBoost方法则通过调整决策树中错误分类样本的权重，集中处理错误分类的项目。

3.3.5 随机森林

随机森林由多个分类和回归树组成，每个树基于独立同分布的随机向量进行训练。算法基于袋装法，从数据集中选择随机样本构建决策树，然后选择重复出现最多的属性。随机森林的泛化误差受单个树的能力和树之间的相关性影响。

3.3.6 AdaBoost

AdaBoost是近年来流行的机器学习算法，其主要目标是提高冗余分类器集合的泛化能力。它是集成学习的重要方法，具有将猜想变为现实、启发其他学习算法设计和推动集成学习研究创新等优点。AdaBoost能够减少偏差，在处理不平衡数据集时，比标准学习技术表现更好。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示数据处理和模型评估的大致流程：

graph LR
    A[数据收集：南非国家健康与营养检查调查] --> B[数据预处理]
    B --> C[选择机器学习算法]
    C --> D[模型训练]
    D --> E[k折交叉验证]
    E --> F[模型评估：多种准确率指标]
    F --> G[结果分析]

下面是一个表格，总结了各种机器学习算法的特点：
| 算法名称 | 应用场景 | 优点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 逻辑回归 | 疾病分类预测 | 可自然提供概率，可扩展到多类分类 |
| K近邻算法 | 聚类、异常检测、分类 | 召回率高 |
| 支持向量机 | 分类、回归 | 实际应用效果好 |
| 决策树 | 医学数据分类 | 结果易理解和解释 |
| 随机森林 | 多类分类 | 降低泛化误差 |
| AdaBoost | 提高模型泛化能力 | 减少偏差 |

4 模型评估指标

为了全面评估模型的性能，使用了多个指标，以下是这些指标的详细介绍：
- 准确率（Accuracy） ：预测正确的样本数占总样本数的比例，是最常用的评估指标之一。计算公式为：准确率 = (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性)。
- 特异性（Specificity） ：真阴性样本占所有实际阴性样本的比例，反映了模型正确识别阴性样本的能力。计算公式为：特异性 = 真阴性 / (真阴性 + 假阳性)。
- 灵敏度（Sensitivity） ：也称为召回率，真阳性样本占所有实际阳性样本的比例，体现了模型正确识别阳性样本的能力。计算公式为：灵敏度 = 真阳性 / (真阳性 + 假阴性)。
- 阳性预测值（Precision） ：预测为阳性的样本中，实际为阳性的比例。计算公式为：阳性预测值 = 真阳性 / (真阳性 + 假阳性)。
- 阴性预测值 ：预测为阴性的样本中，实际为阴性的比例。计算公式为：阴性预测值 = 真阴性 / (真阴性 + 假阴性)。
- F1分数 ：是精确率和召回率的调和平均数，用于平衡精确率和召回率。计算公式为：F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

使用多个指标的好处在于可以避免模型在训练数据上过度拟合。在疾病预测和分类中，需要平衡假阳性和假阴性的预测，因此除了准确率外，还需要考虑其他指标。例如，在不平衡数据集上，精确率和F1分数可能更能反映模型的性能。

5 硬投票和软投票方法

5.1 硬投票

硬投票是一种简单的集成方法，它根据各个基分类器的预测类别进行投票，最终选择得票最多的类别作为集成模型的预测结果。例如，有三个基分类器对一个样本进行预测，分别预测为类别A、类别A和类别B，那么硬投票的结果就是类别A。

5.2 软投票

软投票不仅考虑基分类器的预测类别，还考虑每个类别预测的概率。它通过对各个基分类器的类别概率进行加权平均，然后选择概率最高的类别作为集成模型的预测结果。例如，三个基分类器对一个样本预测类别A的概率分别为0.6、0.7和0.4，预测类别B的概率分别为0.4、0.3和0.6，那么软投票会计算类别A的平均概率为(0.6 + 0.7 + 0.4) / 3 = 0.57，类别B的平均概率为(0.4 + 0.3 + 0.6) / 3 = 0.43，最终预测结果为类别A。

以下是一个mermaid流程图，展示硬投票和软投票的过程：

graph LR
    A[基分类器1] --> B[硬投票]
    C[基分类器2] --> B
    D[基分类器3] --> B
    B --> E[集成模型预测结果（硬投票）]
    A --> F[软投票]
    C --> F
    D --> F
    F --> G[集成模型预测结果（软投票）]

6 实际应用与意义

6.1 临床诊断辅助

该研究开发的系统可以在日常临床实践中辅助医生进行贫血诊断。特别是在基层医疗服务中，非专业人员可以借助该系统，结合必要的检查，更快速、准确地识别需要转诊治疗的患者。例如，在患者数量众多、医疗资源有限的情况下，系统可以帮助筛选出可能患有贫血的患者，提高诊断效率。

6.2 疾病预测与预防

通过对贫血的准确诊断和预测，可以提前采取干预措施，预防贫血的发生和发展。对于高危人群，如儿童和孕妇，可以进行针对性的营养补充和健康管理，降低贫血的发生率。

6.3 研究价值

本研究使用多种机器学习算法，并结合硬投票和软投票的集成方法，为贫血诊断提供了一种新的思路和方法。同时，使用多个评估指标对模型进行全面评估，也为其他疾病的诊断和预测研究提供了参考。

7 总结

本研究旨在开发一种基于机器学习的贫血诊断系统，通过使用多种机器学习算法，包括逻辑回归、K近邻算法、支持向量机、决策树、随机森林和AdaBoost，并结合硬投票和软投票的集成方法，对贫血进行分类和预测。使用多个评估指标对模型进行评估，以确保模型的性能和可靠性。

研究结果表明，集成学习方法在贫血诊断中具有很大的潜力，可以提高诊断的准确性和效率。同时，使用多个评估指标可以更全面地评估模型的性能，避免过度拟合。未来的研究可以进一步优化模型，探索更多的集成方法和特征选择技术，以提高贫血诊断的准确性和可靠性。

以下是一个表格，总结本研究的主要内容和成果：
| 研究内容 | 具体描述 |
| ---- | ---- |
| 研究目标 | 开发贫血诊断系统，辅助临床诊断 |
| 数据来源 | 南非国家健康与营养检查调查 |
| 机器学习算法 | 逻辑回归、K近邻算法、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost |
| 集成方法 | 硬投票和软投票 |
| 评估指标 | 准确率、特异性、灵敏度、阳性预测值、阴性预测值、F1分数 |
| 研究成果 | 集成学习方法提高诊断准确性和效率 |