基于随机森林模型内脏脂肪等级相关指标分析

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。

Analysis of indicators related to visceral fat index based on the random forest modelCSCD