基于偏好多目标优化特征选择的骨质疏松预测

作者：范贤光; 尹艺玲; 许英杰^*; 王昕

来源：厦门大学学报(自然科学版), 2023, 62(04): 611-620.

DOI：10.6043/j.issn.0438-0479.202212007

• 骨质疏松
• 决策者偏好
• 多目标优化
• 预诊断
• 随机森林
• 非支配排序遗传算法-Ⅱ

为快速筛查糖尿病患者群体中患有骨质疏松的高风险个体，基于决策者偏好多目标优化算法建立糖尿病患者的骨质疏松预诊断模型.以糖尿病患者的临床数据为驱动，随机森林作为基础分类器，非支配排序遗传算法-Ⅱ作为优化搜索引擎进行特征选择，搜寻帕累托最优特征方案解集.基于决策者偏好需求开发替换分数计算器，以决定帕累托最优解集中的首选特征方案.与具有34个变量的全模型相比，最佳模型的准确率提高了5.13%,优于对比模型，同时使用的特征数减少了91.18%.对最佳模型进行的特征重要性排序分析，增强了模型的可解释性，并为骨质疏松临床诊断提供参考.基于提出方法可建立低成本、紧凑有效的骨质疏松预诊断工具，为糖尿病患者的骨骼健康管理提供支持.

• 单位
  厦门大学; 航天学院