基于混合模型的治疗反应预测研究

### 基于混合模型的治疗反应预测研究 在医疗领域，准确预测患者对治疗的反应对于制定个性化治疗方案至关重要。本文将介绍一种基于支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和朴素贝叶斯（NB）的混合模型，用于预测β - 地中海贫血合并肝病患者对治疗的反应。 #### 1. 数据预处理 - **数据集精炼**：使用精炼后的数据集，基于较少的变量帮助临床医生预测治疗反应。 - **SMOTE过采样**：对于轻微不平衡的数据集，采用SMOTE过采样技术，将训练集中少数类实例的数量增加100 - 300%，避免原始数据集的信息丢失。新样本的生成公式为： \[Y_{new} = Y_i + (Y_j - Y_i) * \sigma\] 其中，\(Y_i\) 是少数类样本，\(Y_j\) 是其邻居样本，\(\sigma\) 是一个介于0和1之间的数。 #### 2. 实验设置 - **数据划分**：使用开源软件R编程版本3.4进行数据分析和机器学习。将原始数据使用保留法划分为90%的训练集和10%的测试集。 - **过采样处理**：对训练数据集使用SMOTE技术进行300%的过采样，得到有过采样和无过采样的两个数据集，测试数据集只有一个。 - **模型训练与比较**：将过采样后的数据集嵌入到ANN模型中，选择调优过程和超参数，并与SVM和NB模型进行比较。使用准确率、灵敏度、特异性和ROC曲线等性能指标进行评估。 #### 3. 模型介绍 - **支持向量机（SVM）** - **原理**：SVM算法通过执行n维超平面将数据分为两类。本研究使用径向基函数非线性核（RBF）构建模型，其核函数定义为： \[K(x, v) = exp(-\gamma ||x - v||^2)\] 其中，\(x\) 和 \(v\) 是两个数据向量，\(\gamma = 1 / 2\sigma^2\) 是训练参数。较小的 \(\gamma\) 值使决策边界更平滑，正则化因子 \(C\) 控制低训练误差和大间隔之间的权衡。 - **性能**：不同核类型在训练SVM网络时表现不同，使用R中的CARET包，RBF核的网络在第1组未见过的测试数据上表现最佳，性能为94.7%。具体结果如下表所示： | 类型 | 核类型 | 训练数据(%) | SMOTE (300%)过采样(%) | 验证数据(%) | | --- | --- | --- | --- | --- | | 第1组 (Peg - IFN/RBV) | 线性 | 69.4 | 73.0 | 65.0 | | 第1组 (Peg - IFN/RBV) | 线性网格 | 71.2 | 84.0 | 80.0 | | 第1组 (Peg - IFN/RBV) | RBF | 73.0 | 100.0 | 94.7 | | 第1组 (Peg - IFN/RBV) | RBF - 网格 | 79.5 | 99.2 | 75.0 | | 第2组 (Peg - IFN/单药治疗) | 线性 | 63.0 | 73.0 | 50.6 | | 第2组 (Peg - IFN/单药治疗) | 线性网格 | 62.0 | 74.0 | 50.0 | | 第2组 (Peg - IFN/单药治疗) | RBF | 80.0 | 99.6 | 62.5 | | 第2组 (Peg - IFN/单药治疗) | RBF - 网格 | 73.0 | 99.5 | 69.0 | - **人工神经网络分析（ANN）** - **原理**：ANN由相互连接的神经元组成，具有数字