目的采用隨機(jī)森林算法探討涼山地區(qū)人群高尿酸血癥（HUA）患病危險(xiǎn)因素。方法利用中國達(dá)能膳食營養(yǎng)研究與宣教基金項(xiàng)目（DIC2013-03）數(shù)據(jù),用隨機(jī)森林模型對單因素分析有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量進(jìn)行重要性排序并降維,將袋外估算誤差率最小的變量集納入logistic回歸模型,分析自變量的作用方向和相對危險(xiǎn)度。結(jié)果逐步隨機(jī)森林分析顯示,變量數(shù)為6時(shí)袋外估算誤差率最低,重要性排名前六的變量依次是年齡、體質(zhì)指數(shù)（BMI）、每日菌菇類攝入量、性別、每日禽畜肉攝入量、高甘油三脂（TG）血癥;logistic回歸分析顯示,18～34歲、≥65歲組人群HUA患病風(fēng)險(xiǎn)分別是35～44歲組的1.557、1.496倍;男性HUA患病風(fēng)險(xiǎn)是女性的2.755倍;超重（24≤BMI<28）、肥胖組（BMI≥28）HUA患病風(fēng)險(xiǎn)分別是正常BMI組的1.822、2.534倍;高TG血癥組HUA患病風(fēng)險(xiǎn)是非高TG血癥組的2.379倍;菌菇類高攝入組（大于10g/d）HUA患病風(fēng)險(xiǎn)是低攝入組（小于5g/d）的1.420倍;畜禽肉高攝入組（大于75g/d）HUA患病風(fēng)險(xiǎn)是低攝入組（小于40g/d）組的1.300倍。結(jié)論影響... 

【文章來源】：中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2020,37(02)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

多因素logistic回歸分析

將單因素分析有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量納入隨機(jī)森林模型,森林中每棵樹節(jié)點(diǎn)處預(yù)選變量個(gè)數(shù)設(shè)為全部變量數(shù)的平方根,樹總數(shù)設(shè)為500棵[22],隨機(jī)種子數(shù)設(shè)為123456。分析結(jié)果顯示,各變量重要性由高到低依次是:年齡、BMI、每日菌菇類攝入量、性別、每日禽畜肉攝入量、高TG血癥、吸煙、每日水產(chǎn)品攝入量、鍛煉、高TC血癥、飲酒、高SBP、高DBP、每日酒精攝入量、低HDL-C血癥、高LDL-C血癥。詳見圖1。(2)降維

將重要性排名前六的變量集納入logistic回歸模型,分析結(jié)果顯示:18～34歲、≥65歲組人群HUA患病風(fēng)險(xiǎn)分別是35～44歲組的1.557、1.496倍;超重(24≤BMI<28)、肥胖組(BMI≥28)HUA患病風(fēng)險(xiǎn)分別是正常BMI組的1.822、2.534倍;菌菇類高攝入組(大于10g/d)HUA患病風(fēng)險(xiǎn)是低攝入組(小于5g/d)的1.420倍;男性HUA患病風(fēng)險(xiǎn)是女性的2.755倍;畜禽肉高攝入組(大于75g/d)HUA患病風(fēng)險(xiǎn)是低攝入組(小于40g/d)組的1.300倍;高TG血癥組HUA患病風(fēng)險(xiǎn)是非高TG血癥組的2.379倍。詳見圖3。圖3 多因素logistic回歸分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于隨機(jī)森林和支持向量機(jī)的癌癥基因數(shù)據(jù)分析[D]. 梁爐方.山東大學(xué) 2017



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