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基于Bagging结合LASSO回归的规则集成方法对骨质疏松症患者肾阳虚证的辨识研究
引用本文:谢飞彪,王晶,向兴华,徐文源,白卫国,刘孟宇,田雅欣,车前子,王拥军,杨伟.基于Bagging结合LASSO回归的规则集成方法对骨质疏松症患者肾阳虚证的辨识研究[J].中国实验方剂学杂志,2023,29(23):150-157.
作者姓名:谢飞彪  王晶  向兴华  徐文源  白卫国  刘孟宇  田雅欣  车前子  王拥军  杨伟
作者单位:1.中国中医科学院 中医临床基础医学研究所,北京 100700;2.上海中医药大学 脊柱病研究所,上海 200032;3.上海中医药大学 附属龙华医院,上海 200032;4.筋骨理论与治法教育部重点实验室,上海 200032
基金项目:国家重点研发计划项目(2018YFC1704306,2018YFC1704300);中国中医科学院科技创新工程项目(CI2021A04706,CI2021B003)
摘    要:目的:研究骨质疏松症(OP)患者的肾阳虚证辨识,形成中医临床辨证规则。方法:纳入982例OP患者的基本信息、病因病机、临床症状等特征信息,通过统计检验筛选数据中与肾阳虚证相关的变量。以决策树为基础模型,应用引导聚集算法(Bagging算法)建立OP肾阳虚证分类模型,生成大量规则并去除冗余;结合最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归筛选关键规则并集成规则建立辨识模型,实现对OP患者肾阳虚证的辨识。结果:筛选出了18条关键辨识规则,其中11条规则的回归系数>0,对辨识为肾阳虚证具有正向影响,系数最高的规则为畏寒(“有”)&手足心热(“无”);7条规则的回归系数<0,对辨识为肾阳虚证具有负向影响,系数最低的规则为舌红(“有”)&大便溏(“无”)&禀赋不足(“无”)。根据各关键规则的回归系数计算得到重要性>0.2的变量依次为畏寒、舌红、手足心热、肢冷、小便清、大便溏、禀赋不足、久病。辨识模型的偏依赖性分析结果显示,畏寒取值为“有”相较取值为“无”的OP患者,被辨识为肾阳虚证的概率高0.266 8,该变量对辨识为肾阳虚证具有最高影响。舌红取值为“有”...

关 键 词:骨质疏松症  肾阳虚证  规则集成  预测方法  辨识模型  变量重要性  偏依赖性
收稿时间:2022/9/13 0:00:00

Identification of Kidney-Yang Deficiency Syndrome in Osteoporosis Patients Based on Rule Ensemble Method of Bagging Combining LASSO Regression
XIE Feibiao,WANG Jing,XIANG Xinghu,XU Wenyuan,BAI Weiguo,LIU Mengyu,TIAN Yaxin,CHE Qianzi,WANG Yongjun,YANG Wei.Identification of Kidney-Yang Deficiency Syndrome in Osteoporosis Patients Based on Rule Ensemble Method of Bagging Combining LASSO Regression[J].China Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2023,29(23):150-157.
Authors:XIE Feibiao  WANG Jing  XIANG Xinghu  XU Wenyuan  BAI Weiguo  LIU Mengyu  TIAN Yaxin  CHE Qianzi  WANG Yongjun  YANG Wei
Abstract:
Keywords:osteoporosis  kidney Yang deficiency syndrome  rule ensemble  prediction method  identification model  variable importance  partial dependence
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