安志萍：探讨特征贡献度在医疗诊断模型中的应用及效果评估

一 研究背景与意义

　　在医疗诊断领域，准确性和效率是评估模型的关键标准。医疗诊断模型的性能不仅影响患者能否获得精准的治疗方案，还关乎医疗资源的合理分配和医疗系统的整体效率。因此，提升模型的预测准确性和泛化能力成为研究的重点。

　　在医疗诊断模型开发中，疾病预测至关重要，需准确快速地对患者症状和体征进行分类，而其性能优劣很大程度上取决于数据特征的选择与优化。特征贡献度分析作为评估各特征对模型性能影响的方法，在医疗诊断模型中意义重大。

　　实践中，特征的重要性并非相同。一些特征可能对模型起到决定性作用，而另一些特征可能贡献甚微甚至产生干扰。识别关键特征并理解其对模型性能的影响，对于构建高效、稳健的医疗诊断模型极为关键。

　　首先，特征贡献度分析能够明确关键变量对模型预测的影响，帮助我们精准定位影响模型的关键因素。在医疗领域，这有助于设计更有针对性的实验或为临床干预提供依据，从而改善患者的治疗效果。

　　其次，特征贡献度分析可有效降低模型复杂度，增强模型的可解释性。在医疗决策中，医生不仅需要预测结果，还需要理解模型的决策逻辑，以便更好地与患者沟通，提升患者的信任度。

　　再次，特征贡献度分析可作为后续研究的起点，例如通过实验设计探索特征与预测变量之间的因果关系，或开发新特征以提升模型性能。

　　最后，特征贡献度分析有助于探索模型的泛化能力。通过剔除对预测影响较小的特征，可提高模型的泛化能力，减少过拟合风险，增强模型在实际医疗应用中的稳定性。

　　综上所述，特征贡献度分析在医疗诊断模型中的重要性和应用价值不言而喻。本文将系统梳理特征贡献度在医疗诊断模型中的应用，结合案例分析其在提升模型性能和优化临床决策中的实际效果。

二 特征贡献度的定义

　　特征贡献度是指各个输入变量(特征)对模型预测结果的贡献大小，衡量了特征对模型预测准确度的作用。这一概念和计算方法为量化特征重要性提供了有效方案，有助于在构建预测模型时筛选出最有价值的特征。特征贡献度通常从以下三个方面定义和计算：

　　1.类间贡献度(FCout)：反映特征在不同类别间的分布差异。若特征在不同类别间的分布差异较大，则其类间贡献度高，表明该特征能有效区分不同类别，是良好的分类特征。

　　2.类内贡献度(FCin)：关注特征在同一个类中的分布情况。若特征在某一类别的样本中出现频率高，则其类内贡献度高，表明该特征在该类别内部具有较强的区分能力。

　　3.特征贡献度(FC(fi))：综合类间贡献度和类内贡献度，既反映特征在不同类别间的分布特点，也体现其在同类别内部的分布特征。高特征贡献度的特征通常具有较高的类间和类内贡献度，对分类过程起关键作用。

　　在实际应用中，可通过机器学习算法评估特征贡献度，并在多个数据集上进行多次实验，计算每个特征的平均贡献度，从而全面了解特征的重要性，进而筛选出对预测模型最有价值的特征。

三 特征贡献度的计算

　　1.过滤式(Filter Methods)特征选择

　　过滤式特征选择的基本原理是通过分析数据集中各个特征与输出变量(即标签或目标变量)之间的相关性或关联性来进行特征选择。其特点是特征选择阶段与机器学习模型训练阶段相互独立，且计算速度快，适合处理特征维度较高的数据集。

　　过滤式特征选择首先是评估每个特征与目标变量之间的关联性，这可以通过多种统计方法实现。其中，卡方检验法特别适用于分类问题中的特征选择，通过检验特征的实际观测值与假设无关系时的预期值之间的差异，来确定特征与目标变量的关联性。

　　过滤式特征选择的优点在于速度快、资源需求少，能够快速从大量特征中筛选出对模型有意义的子集。此外，由于其独立于特定的机器学习算法，因此具有较好的通用性。然而，这种方法也有局限性，例如它通常只考虑单个特征的性能，未涉及特征之间的相互作用，可能会忽略特征之间的交互效应，从而在针对特定机器学习模型时，选出的特征子集可能并非最优。

　　2.包装式(Wrapper Methods)特征选择

　　包装式特征选择是一种常用的结合学习算法进行特征选择的方法。其核心特点是直接以预测模型的性能作为评价指标，选择对模型性能影响最大的特征子集。这一方法的重要优势在于能够针对特定的预测模型优化特征子集，为特定机器学习任务找到最佳特征组合，从而提升模型的泛化能力。

　　然而，包装式特征选择的主要缺点是计算成本较高。由于需要反复训练模型以评估大量特征子集，这一过程在特征数量较多时尤其耗时且计算成本高昂。为此，递归特征消除(Recursive Feature Elimination, RFE)应运而生。RFE通过反复构建模型并逐步移除重要性最低的特征，逐步缩减特征集，直至达到所需特征数量。这种方法在提高运算效率的同时，也保证了特征选择的准确性。

　　包装式特征选择广泛应用于分类、回归、聚类等机器学习任务，尤其适用于对特征质量要求较高的领域，如金融风险评估、医疗诊断和客户细分等，这些领域中模型的解释性和预测性能受到严格要求。

　　3.嵌入式(Embedded Methods)特征选择

　　嵌入式特征选择是一种将特征选择与模型训练相结合的方法，其原理是在模型训练过程中，通过特定算法自动筛选特征。与传统方法相比，嵌入式特征选择的优势在于能够同时考虑特征重要性和模型性能。

　　嵌入式特征选择方法可以评估每个特征的重要性，并将其用于模型训练。这些重要性信息有助于我们识别对模型性能提升贡献最大的特征。同时，由于特征选择与模型训练同步进行，嵌入式特征选择通常比包裹式特征选择更高效。

四 特征贡献度的效果评估指标

　　以下是用于评估特征贡献度的关键指标，可帮助我们全面分析特征在医疗诊断模型中的应用效果：

　　1.重要性排序指标：通过训练完成的机器学习模型，可获取每个输入特征的重要性得分或排序，从而明确哪些特征对模型预测结果起决定性作用，直接展示特征的相对贡献度。

　　2.准确率及其他分类指标：包括精确率、召回率、F1分数等，有助于了解在特定分类任务(如疾病诊断、严重程度评估等)中，哪些特征能显著提升模型的预测准确度。通过观察这些指标的变化，可评估特征贡献度的实际效果。

　　3.交叉验证：将数据集划分为多个子集，轮流用于模型训练和验证，交叉验证可提供更稳健的特征贡献度评估视角。通过观察模型在不同子集上的表现，综合评估特征贡献度的稳定性和可靠性。

　　4.模型复杂度指标：如过拟合指标、正则化系数等。优秀的模型需兼顾高准确度与良好的泛化能力，防止过拟合。分析加入特定特征后模型复杂度的变化，可间接评估特征贡献度。

　　5.实际应用中的验证：将模型应用于实际医疗场景，观察加入特定特征后模型预测结果的改变，是评估特征在实际应用中影响的重要方式。

　　综合运用以上关键指标，可全面分析特征贡献度在医疗诊断模型中的应用效果，进而优化和改进模型，提升其预测精度和应用价值。

五 特征贡献度在医疗诊断模型中应用示例

　　本研究基于随机森林算法构建心脏病预测模型，对比了三种特征贡献度计算方法，并采用嵌入式特征选择的结果对模型输入参数进行优化调整。最终，通过分类指标对模型效果进行评估，直观呈现特征贡献度在该模型构建中的应用价值。技术工具采用：Python 3.7+PyCharm 2022.2(Community Edition)。

　　1.数据集情况

　　数据集来自Kaggle，包含美国、英国、瑞士和匈牙利的1190条患者记录，共有11个特征变量和1个目标变量，具体如下：

　　(1)age：患者年龄；

　　(2)sex：患者性别，男性为1，女性为0；

　　(3)chest pain type：胸痛类型，1为典型心绞痛，2为非典型心绞痛，3为非心绞痛性疼痛，4为无症状；

　　(4)resting bps：静息血压(单位：毫米汞柱)；

　　(5)cholesterol：血清胆固醇水平(单位：毫克/分升)；

　　(6)fasting blood sugar：空腹血糖水平，>120毫克/分升为1，否则为0；

　　(7)resting ecg：静息心电图结果，0为正常，1为ST-T波异常，2为左心室肥大；

　　(8)max heart rate：最大心率；

　　(9)exercise angina：运动诱发心绞痛，0为否，1为是；

　　(10)oldpeak：运动引起的ST段压低程度；

　　(11)ST slope：运动峰值时ST段斜率，0为正常，1为上斜，2为平坦，3为下斜；

　　(12)target：心脏风险，1为患有心脏病，0为正常(目标变量)。

　　2.特征贡献度计算与评估

　　本案例中，过滤式特征选择采用卡方检验，包装式特征选择基于逻辑回归算法，嵌入式特征选择则采用随机森林算法。如图依次展示了三种方法的运算结果，并标注了各特征的重要性得分或排序。分析发现，尽管不同计算方式得出的特征排序存在差异，但部分特征在所有方法中均排名靠前，表明这些特征对预测模型的影响力较大。

　　如下所示，依次展示了基于全部11个特征集、去除“fasting blood sugar”后的10个特征子集，以及进一步去除“resting ecg”后的9个特征子集构建的心脏病预测模型运行结果。结果包括分类报告、ROC曲线图和分类混淆矩阵。其中三个模型的ROC曲线下面积均为0.97，说明三个模型的分类性能在总体上相当出色，均具有较高的区分能力。尽管特征数量有所不同，但它们在识别正负样本时的综合表现较为一致，能够较为准确地对样本进行分类，且在不同阈值下对真正例和假正例的权衡较为均衡。

　　根据三个模型的分类报告结果，对特征贡献度带来的预测模型效果的影响进行如下评估和分析：

　　(1)准确率：全特征集的准确率为0.9454。去除“fasting blood sugar”特征后，准确率提升至0.9580，提高了约0.0126。进一步去除“resting ecg”特征后，准确率下降至0.9370，比全特征集低0.0084。这表明去除“fasting blood sugar”特征后，模型准确率有所提升，说明该特征可能引入了噪声或冗余信息，对模型预测效果有一定负面影响。而去除“resting ecg”特征后，准确率下降，说明该特征对模型有一定贡献，去除后导致模型性能降低。

　　(2)类别指标变化：对于类别0，去除“fasting blood sugar”特征后，精确度有所提升，但召回率略有下降，表明该特征对类别0的召回率有一定贡献，但对精确度影响较小。对于类别1，去除“fasting blood sugar”特征后，精确度和召回率均有所提升，说明该特征对类别1的预测贡献度较低，甚至可能引入噪声。进一步去除“resting ecg”特征后，类别0和类别1的指标均有所下降，说明“resting ecg”特征对两个类别的预测都有一定贡献。

　　(3)综合评估：基于上述分析，建议在后续模型中去除“fasting blood sugar”特征，保留“resting ecg”特征。在实际建模和研究中，建议结合临床专业知识和具体需求，进行针对性的操作与验证。

六 研究面临的挑战

　　在医疗诊断模型中，特征贡献度的应用是提升模型准确性和解释性的重要手段。通过识别与疾病诊断密切相关的特征，可构建更精准的预测模型，为医疗决策提供可靠支持。然而，其应用也面临诸多挑战：

　　首先，医疗数据的复杂性和高维性带来巨大挑战。数据中既有重要信息，也有干扰因素，如何准确识别与诊断高度相关的特征是关键问题。

　　其次，数据的不完整性和噪声问题会干扰特征贡献度的计算和应用，因此在分析前需进行数据清洗和预处理，以确保结果的准确性。

　　第三，特征贡献度的评估标准和方法选择至关重要。不同标准和方法可能导致不同的特征选择结果，影响模型的准确性和可解释性。

　　此外，临床数据的隐私保护不容忽视。医疗数据包含大量个人隐私信息，分析时需确保数据的安全性和合法性。

　　最后，特征贡献度的应用需与临床实践紧密结合。高维度特征选择虽能提高模型准确性，但也增加了计算复杂度和运行时间，需平衡模型性能与计算资源，实现高效精准的医疗诊断支持。

　　作者简介

　　安志萍，高级工程师，在职博士学历，专业技术上校退役。CHIMA委员，中国研究型医院学会医疗信息化分会理事，中国医疗保健国际交流促进会医学工程与信息学分会委员，中国医学装备协会医院物联网分会委员。长期从事医院信息化建设工作。作者观点纯属与同行做技术交流，欢迎批评指正。