一种基于机器学习的肌肉脂肪变性风险评估方法

本申请提供了一种基于机器学习的肌肉脂肪变性风险评估方法，涉及疾病风险评估的技术领域。方法包括：获取HD患者的数据样本；基于特征间的交互重要性根据Boruta算法和Lasso回归对数据样本中相关特征进行特征筛选，生成重要特征集；基于重要特征集，利用对应的数据样本构建并训练多个机器学习预测模型，并确定最优模型；将实际HD患者的数据输入至最优模型，生成预测结果；基于SHAP值对预测结果进行全局解释和局部解释；根据预测结果的全局解释和局部解释生成风险评估结果。采用本方法能够准确筛选特征并准确利用SHAP值来解释模型的预测结果。