一 研究背景與意義

　　在醫(yī)療診斷領域，準確性和效率是評估模型的關鍵標準。醫(yī)療診斷模型的性能不僅影響患者能否獲得精準的治療方案，還關乎醫(yī)療資源的合理分配和醫(yī)療系統(tǒng)的整體效率。因此，提升模型的預測準確性和泛化能力成為研究的重點。

　　在醫(yī)療診斷模型開發(fā)中，疾病預測至關重要，需準確快速地對患者癥狀和體征進行分類，而其性能優(yōu)劣很大程度上取決于數(shù)據(jù)特征的選擇與優(yōu)化。特征貢獻度分析作為評估各特征對模型性能影響的方法，在醫(yī)療診斷模型中意義重大。

　　實踐中，特征的重要性并非相同。一些特征可能對模型起到?jīng)Q定性作用，而另一些特征可能貢獻甚微甚至產生干擾。識別關鍵特征并理解其對模型性能的影響，對于構建高效、穩(wěn)健的醫(yī)療診斷模型極為關鍵。

　　首先，特征貢獻度分析能夠明確關鍵變量對模型預測的影響，幫助我們精準定位影響模型的關鍵因素。在醫(yī)療領域，這有助于設計更有針對性的實驗或為臨床干預提供依據(jù)，從而改善患者的治療效果。

　　其次，特征貢獻度分析可有效降低模型復雜度，增強模型的可解釋性。在醫(yī)療決策中，醫(yī)生不僅需要預測結果，還需要理解模型的決策邏輯，以便更好地與患者溝通，提升患者的信任度。

　　再次，特征貢獻度分析可作為后續(xù)研究的起點，例如通過實驗設計探索特征與預測變量之間的因果關系，或開發(fā)新特征以提升模型性能。

　　最后，特征貢獻度分析有助于探索模型的泛化能力。通過剔除對預測影響較小的特征，可提高模型的泛化能力，減少過擬合風險，增強模型在實際醫(yī)療應用中的穩(wěn)定性。

　　綜上所述，特征貢獻度分析在醫(yī)療診斷模型中的重要性和應用價值不言而喻。本文將系統(tǒng)梳理特征貢獻度在醫(yī)療診斷模型中的應用，結合案例分析其在提升模型性能和優(yōu)化臨床決策中的實際效果。

二 特征貢獻度的定義

　　特征貢獻度是指各個輸入變量(特征)對模型預測結果的貢獻大小，衡量了特征對模型預測準確度的作用。這一概念和計算方法為量化特征重要性提供了有效方案，有助于在構建預測模型時篩選出最有價值的特征。特征貢獻度通常從以下三個方面定義和計算：

　　1.類間貢獻度(FCout)：反映特征在不同類別間的分布差異。若特征在不同類別間的分布差異較大，則其類間貢獻度高，表明該特征能有效區(qū)分不同類別，是良好的分類特征。

　　2.類內貢獻度(FCin)：關注特征在同一個類中的分布情況。若特征在某一類別的樣本中出現(xiàn)頻率高，則其類內貢獻度高，表明該特征在該類別內部具有較強的區(qū)分能力。

　　3.特征貢獻度(FC(fi))：綜合類間貢獻度和類內貢獻度，既反映特征在不同類別間的分布特點，也體現(xiàn)其在同類別內部的分布特征。高特征貢獻度的特征通常具有較高的類間和類內貢獻度，對分類過程起關鍵作用。

　　在實際應用中，可通過機器學習算法評估特征貢獻度，并在多個數(shù)據(jù)集上進行多次實驗，計算每個特征的平均貢獻度，從而全面了解特征的重要性，進而篩選出對預測模型最有價值的特征。

三 特征貢獻度的計算

　　1.過濾式(Filter Methods)特征選擇

　　過濾式特征選擇的基本原理是通過分析數(shù)據(jù)集中各個特征與輸出變量(即標簽或目標變量)之間的相關性或關聯(lián)性來進行特征選擇。其特點是特征選擇階段與機器學習模型訓練階段相互獨立，且計算速度快，適合處理特征維度較高的數(shù)據(jù)集。

　　過濾式特征選擇首先是評估每個特征與目標變量之間的關聯(lián)性，這可以通過多種統(tǒng)計方法實現(xiàn)。其中，卡方檢驗法特別適用于分類問題中的特征選擇，通過檢驗特征的實際觀測值與假設無關系時的預期值之間的差異，來確定特征與目標變量的關聯(lián)性。

　　過濾式特征選擇的優(yōu)點在于速度快、資源需求少，能夠快速從大量特征中篩選出對模型有意義的子集。此外，由于其獨立于特定的機器學習算法，因此具有較好的通用性。然而，這種方法也有局限性，例如它通常只考慮單個特征的性能，未涉及特征之間的相互作用，可能會忽略特征之間的交互效應，從而在針對特定機器學習模型時，選出的特征子集可能并非最優(yōu)。

　　2.包裝式(Wrapper Methods)特征選擇

　　包裝式特征選擇是一種常用的結合學習算法進行特征選擇的方法。其核心特點是直接以預測模型的性能作為評價指標，選擇對模型性能影響最大的特征子集。這一方法的重要優(yōu)勢在于能夠針對特定的預測模型優(yōu)化特征子集，為特定機器學習任務找到最佳特征組合，從而提升模型的泛化能力。

　　然而，包裝式特征選擇的主要缺點是計算成本較高。由于需要反復訓練模型以評估大量特征子集，這一過程在特征數(shù)量較多時尤其耗時且計算成本高昂。為此，遞歸特征消除(Recursive Feature Elimination, RFE)應運而生。RFE通過反復構建模型并逐步移除重要性最低的特征，逐步縮減特征集，直至達到所需特征數(shù)量。這種方法在提高運算效率的同時，也保證了特征選擇的準確性。

　　包裝式特征選擇廣泛應用于分類、回歸、聚類等機器學習任務，尤其適用于對特征質量要求較高的領域，如金融風險評估、醫(yī)療診斷和客戶細分等，這些領域中模型的解釋性和預測性能受到嚴格要求。

　　3.嵌入式(Embedded Methods)特征選擇

　　嵌入式特征選擇是一種將特征選擇與模型訓練相結合的方法，其原理是在模型訓練過程中，通過特定算法自動篩選特征。與傳統(tǒng)方法相比，嵌入式特征選擇的優(yōu)勢在于能夠同時考慮特征重要性和模型性能。

　　嵌入式特征選擇方法可以評估每個特征的重要性，并將其用于模型訓練。這些重要性信息有助于我們識別對模型性能提升貢獻最大的特征。同時，由于特征選擇與模型訓練同步進行，嵌入式特征選擇通常比包裹式特征選擇更高效。

四 特征貢獻度的效果評估指標

　　以下是用于評估特征貢獻度的關鍵指標，可幫助我們全面分析特征在醫(yī)療診斷模型中的應用效果：

　　1.重要性排序指標：通過訓練完成的機器學習模型，可獲取每個輸入特征的重要性得分或排序，從而明確哪些特征對模型預測結果起決定性作用，直接展示特征的相對貢獻度。

　　2.準確率及其他分類指標：包括精確率、召回率、F1分數(shù)等，有助于了解在特定分類任務(如疾病診斷、嚴重程度評估等)中，哪些特征能顯著提升模型的預測準確度。通過觀察這些指標的變化，可評估特征貢獻度的實際效果。

　　3.交叉驗證：將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，輪流用于模型訓練和驗證，交叉驗證可提供更穩(wěn)健的特征貢獻度評估視角。通過觀察模型在不同子集上的表現(xiàn)，綜合評估特征貢獻度的穩(wěn)定性和可靠性。

　　4.模型復雜度指標：如過擬合指標、正則化系數(shù)等。優(yōu)秀的模型需兼顧高準確度與良好的泛化能力，防止過擬合。分析加入特定特征后模型復雜度的變化，可間接評估特征貢獻度。

　　5.實際應用中的驗證：將模型應用于實際醫(yī)療場景，觀察加入特定特征后模型預測結果的改變，是評估特征在實際應用中影響的重要方式。

　　綜合運用以上關鍵指標，可全面分析特征貢獻度在醫(yī)療診斷模型中的應用效果，進而優(yōu)化和改進模型，提升其預測精度和應用價值。

五 特征貢獻度在醫(yī)療診斷模型中應用示例

　　本研究基于隨機森林算法構建心臟病預測模型，對比了三種特征貢獻度計算方法，并采用嵌入式特征選擇的結果對模型輸入?yún)?shù)進行優(yōu)化調整。最終，通過分類指標對模型效果進行評估，直觀呈現(xiàn)特征貢獻度在該模型構建中的應用價值。技術工具采用：Python 3.7+PyCharm 2022.2(Community Edition)。

　　1.數(shù)據(jù)集情況

　　數(shù)據(jù)集來自Kaggle，包含美國、英國、瑞士和匈牙利的1190條患者記錄，共有11個特征變量和1個目標變量，具體如下：

　　(1)age：患者年齡；

　　(2)sex：患者性別，男性為1，女性為0；

　　(3)chest pain type：胸痛類型，1為典型心絞痛，2為非典型心絞痛，3為非心絞痛性疼痛，4為無癥狀；

　　(4)resting bps：靜息血壓(單位：毫米汞柱)；

　　(5)cholesterol：血清膽固醇水平(單位：毫克/分升)；

　　(6)fasting blood sugar：空腹血糖水平，>120毫克/分升為1，否則為0；

　　(7)resting ecg：靜息心電圖結果，0為正常，1為ST-T波異常，2為左心室肥大；

　　(8)max heart rate：最大心率；

　　(9)exercise angina：運動誘發(fā)心絞痛，0為否，1為是；

　　(10)oldpeak：運動引起的ST段壓低程度；

　　(11)ST slope：運動峰值時ST段斜率，0為正常，1為上斜，2為平坦，3為下斜；

　　(12)target：心臟風險，1為患有心臟病，0為正常(目標變量)。

　　2.特征貢獻度計算與評估

　　本案例中，過濾式特征選擇采用卡方檢驗，包裝式特征選擇基于邏輯回歸算法，嵌入式特征選擇則采用隨機森林算法。如圖依次展示了三種方法的運算結果，并標注了各特征的重要性得分或排序。分析發(fā)現(xiàn)，盡管不同計算方式得出的特征排序存在差異，但部分特征在所有方法中均排名靠前，表明這些特征對預測模型的影響力較大。

　　如下所示，依次展示了基于全部11個特征集、去除“fasting blood sugar”后的10個特征子集，以及進一步去除“resting ecg”后的9個特征子集構建的心臟病預測模型運行結果。結果包括分類報告、ROC曲線圖和分類混淆矩陣。其中三個模型的ROC曲線下面積均為0.97，說明三個模型的分類性能在總體上相當出色，均具有較高的區(qū)分能力。盡管特征數(shù)量有所不同，但它們在識別正負樣本時的綜合表現(xiàn)較為一致，能夠較為準確地對樣本進行分類，且在不同閾值下對真正例和假正例的權衡較為均衡。

　　根據(jù)三個模型的分類報告結果，對特征貢獻度帶來的預測模型效果的影響進行如下評估和分析：

　　(1)準確率：全特征集的準確率為0.9454。去除“fasting blood sugar”特征后，準確率提升至0.9580，提高了約0.0126。進一步去除“resting ecg”特征后，準確率下降至0.9370，比全特征集低0.0084。這表明去除“fasting blood sugar”特征后，模型準確率有所提升，說明該特征可能引入了噪聲或冗余信息，對模型預測效果有一定負面影響。而去除“resting ecg”特征后，準確率下降，說明該特征對模型有一定貢獻，去除后導致模型性能降低。

　　(2)類別指標變化：對于類別0，去除“fasting blood sugar”特征后，精確度有所提升，但召回率略有下降，表明該特征對類別0的召回率有一定貢獻，但對精確度影響較小。對于類別1，去除“fasting blood sugar”特征后，精確度和召回率均有所提升，說明該特征對類別1的預測貢獻度較低，甚至可能引入噪聲。進一步去除“resting ecg”特征后，類別0和類別1的指標均有所下降，說明“resting ecg”特征對兩個類別的預測都有一定貢獻。

　　(3)綜合評估：基于上述分析，建議在后續(xù)模型中去除“fasting blood sugar”特征，保留“resting ecg”特征。在實際建模和研究中，建議結合臨床專業(yè)知識和具體需求，進行針對性的操作與驗證。

六 研究面臨的挑戰(zhàn)

　　在醫(yī)療診斷模型中，特征貢獻度的應用是提升模型準確性和解釋性的重要手段。通過識別與疾病診斷密切相關的特征，可構建更精準的預測模型，為醫(yī)療決策提供可靠支持。然而，其應用也面臨諸多挑戰(zhàn)：

　　首先，醫(yī)療數(shù)據(jù)的復雜性和高維性帶來巨大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)中既有重要信息，也有干擾因素，如何準確識別與診斷高度相關的特征是關鍵問題。

　　其次，數(shù)據(jù)的不完整性和噪聲問題會干擾特征貢獻度的計算和應用，因此在分析前需進行數(shù)據(jù)清洗和預處理，以確保結果的準確性。

　　第三，特征貢獻度的評估標準和方法選擇至關重要。不同標準和方法可能導致不同的特征選擇結果，影響模型的準確性和可解釋性。

　　此外，臨床數(shù)據(jù)的隱私保護不容忽視。醫(yī)療數(shù)據(jù)包含大量個人隱私信息，分析時需確保數(shù)據(jù)的安全性和合法性。

　　最后，特征貢獻度的應用需與臨床實踐緊密結合。高維度特征選擇雖能提高模型準確性，但也增加了計算復雜度和運行時間，需平衡模型性能與計算資源，實現(xiàn)高效精準的醫(yī)療診斷支持。

　　作者簡介

　　安志萍，高級工程師，在職博士學歷，專業(yè)技術上校退役。CHIMA委員，中國研究型醫(yī)院學會醫(yī)療信息化分會理事，中國醫(yī)療保健國際交流促進會醫(yī)學工程與信息學分會委員，中國醫(yī)學裝備協(xié)會醫(yī)院物聯(lián)網(wǎng)分會委員。長期從事醫(yī)院信息化建設工作。作者觀點純屬與同行做技術交流，歡迎批評指正。