本技术涉及一种基于迭代式的欠采样代价敏感集成分类方法，属于医疗数据分析技术领域，尤其适用于处理不平衡数据集中的疾病预测模型。本发明通过迭代式的欠采样策略，动态调整多数类样本的采样概率，确保在训练过程中重点关注少数类样本的特征，同时避免丢失多数类样本的重要信息。结合代价敏感学习和集成学习，提出了一种能够在保持分类器整体准确率的同时，显著提高少数类样本预测性能的分类方法。该方法具有良好的适应性，适用于多种不平衡数据集场景，在医疗数据分析和疾病预警中展现了出色的应用效果。
背景技术
在当前医疗大数据的研究领域中，疾病预测模型始终是研究者关注的重点。其核心是通过学习已有的数据样本，预测未知样本的类别，这与医学诊断的逻辑高度相似。传统的分类算法通过对大量数据进行训练，计算出待测样本属于某一类的概率，从而为决策者提供依据以做出合理判断。
然而，这类算法通常假设训练数据集是平衡的。在这一前提下，传统分类算法可以取得较为理想的性能。但是在实际的医学数据中，常常存在样本分布不平衡的情况，即阳性样本(代表疾病状态)的数量远低于阴性样本(代表健康状态)，多数类样本与少数类样本的比例差异可能超过10:1。由于这种不平衡性，传统分类算法在训练过程往往偏向多数类样本的预测，导致对少数类样本的预测能力显著下降。这使得在疾病预测中，模型虽然能够获得较高的总体预测准确率，但在少数类样本上的表现往往较差。然而在医学疾病预测模型中，少数类样本的预测准确率才是医学模型性能好坏的关键因素。例如，中风患者的诊断数据集样本数量为1000例，其中有10例样本的诊断结果为患上了中风，其余样本的诊断结果为未中风。那么模型分类方法只需要将所有的样本都预测为未中风，就可以得到99％的预测准确率。但是显然这种模型对于识别出中风患者这一预期目标来说根本毫无作用。因此，在不平衡的医疗数据中构建有效的疾病预警模型，已成为一项重要的研究挑战。
目前，在处理不平衡数据集时，采用采样算法可以在一定程度上改善分类器的性能。因此，针对医学样本中的不平衡问题，采样算法是一种可行的解决方案。目前主流的采样方法主要包括过采样和欠采样方法。过采样的基本原理是通过复制或生成新的少数类样本，来平衡数据集的整体结构。虽然这种方法在一定情况下能够提升模型表现，尤其是在处理连续数据时效果较好，但由于医学数据通常是离散型的，过采样生成的样本可能失去真实性，难以满足医学上的解释需求。另一方面，欠采样通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。虽然这种方法常用于处理不平衡数据，但也会带来一些问题。欠采样可能导致多数类样本的重要特征被丢弃，从而在预测时容易误判多数类样本为少数类样本。尽管它能够提高少数类样本的召回率，但往往会牺牲模型的整体预测精度。
解决样本不均衡问题的方法还包括代价敏感学习和集成学习等。代价敏感学习通过为不同的样本分配不同的权重，使模型在训练过程中更加关注少数类样本，从而在算法层面上缓解少数类样本数量远低于多数类样本的问题。集成学习则通过构建多个基分类器，每个分类器分别处理相同的问题，然后将这些基分类器的预测结果进行整合，以减轻样本不均衡带来的影响，从而提升模型的整体性能。尽管这两种方法在处理不平衡数据时能够显著提高分类器的性能，但也存在一定的局限性。例如，代价敏感学习和集成学习有时会过度调整模型，使其在注重少数类样本的同时，将多数类样本错误地分类为少数类样本，进而影响模型的整体预测准确率，特别是对多数类样本的识别能力有所下降。
因此，针对医学数据的不平衡性，本发明提出了一种基于迭代式欠采样的代价敏感集成分类方法。在数据预处理阶段，通过改进的欠采样算法，在保证少数类样本被充分学习的前提下，尽可能多地覆盖多数类样本，并对错分的多数类样本给予更多关注。在分类算法层面，采用代价敏感学习与集成学习相结合的方法，既保证了少数类样本的召回率，又提升了模型整体的预测精度。这种方法克服了传统分类算法在不平衡数据集上的局限性，尤其适用于医疗数据中的疾病预测模型。
实现思路