基于随机森林模型内脏脂肪等级相关指标分析

摘要：

目的:探讨基于随机森林模型分析内脏脂肪等级的相关指标。方法:本研究为横断面研究，选取2021年3—9月在黑龙江省医院健康管理中心进行体检的医院职工（包括在职职工和退休职工）共617例的各项实验室指标以及体成分分析各项指标，按照2∶1的比例将样本分为训练集（411例）和测试集（206例），模型共纳入预测变量110个，使用训练集数据进行随机森林模型构建，测试集数据进行模型验证，选择最优节点数和决策树数目，对构建模型的预测性能进行评价，同时选取重要性在前10位的相对重要因子进行下一步的研究。按内脏脂肪等级，对617名研究对象再次进行分组：内脏脂肪等级正常组和内脏脂肪等级偏高组，进一步分析前10位相对重要因子在组间的差异。结果:随机森林模型的最优节点数为39、决策树数目为300。模型在测试集上的准确率为83.3%、精确率为73.9%、灵敏度为89.4%、特异度为78.7%，其受试者工作特征曲线下面积为0.881（95%
CI：0.832~0.931）。模型中前10位相对重要因子依次为：体重指数、性别、年龄、尿酸、红细胞计数、单核细胞计数、C肽、癌胚抗原、糖化血红蛋白、谷氨酰转肽酶。内脏脂肪等级偏高组的体重指数、年龄、尿酸、红细胞计数、单核细胞计数、C肽、癌胚抗原、糖化血红蛋白、谷氨酰转肽酶水平均高于内脏脂肪等级正常组（均
P<0.05）；内脏脂肪等级偏高的发生率男性大于女性（
P<0.05）。
结论:本研究构建的内脏脂肪等级的随机森林预测模型表现良好，内脏脂肪与机体肝功能、胰岛功能、免疫功能的改变均有关系。

关键词：内脏脂肪等级、体重指数、随机森林预测模型、机器学习模型

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资助基金：黑龙江省自然科学基金联合引导项目LH2021H069;黑龙江省卫生健康委科研课题20211212020239;Natural Science Foundation of Heilongjiang ProvinceLH2021H069;Research Project of Heilongjiang Provincial Health Commission20211212020239

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：41-46