基于SHAP的心血管疾病预测模型的可解释方法

本发明公开了一种基于SHAP的心血管疾病预测模型的可解释方法，旨在通过结合多源医疗数据，构建精准的心血管疾病预测模型并提供可解释性分析。该方法包括以下步骤：获取心血管疾病相关的医疗数据，进行数据预处理和特征工程编码，建立心血管疾病数据集；使用Boruta算法对特征进行重要性评估，结合随机森林筛选出对心血管疾病预测具有重要作用的特征，并完成训练集和测试集的划分；采用网格搜索算法调优超参数，优化模型的性能；利用XGBoost算法对训练集数据进行训练，建立心血管疾病预测模型，并输出特征重要性；将数据集输入训练好的模型中，输出每位患者的预测结果，并利用SHAP解释工具对预测结果进行可视化，分析特征变量的交互效应及单一特征的贡献。本发明的技术方法能够为临床提供精准的预测与分析支持，帮助医生制定有效的预防措施，从而提高心血管疾病的早期诊断与治疗效果。