隨著生活方式的改變和人口老齡化，肥胖、高血壓、高血糖和高尿酸等慢性疾病日益成為影響人們健康的主要因素。針對這一嚴(yán)峻形勢，建立基于Monkey SO平臺的健康管理和風(fēng)險預(yù)測模型，具有重要的理論和實踐意義。本文將探討利用Monkey SO健康數(shù)據(jù)，構(gòu)建減肥及預(yù)防“三高”風(fēng)險的數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測模型。

Monkey SO健康數(shù)據(jù)概述

Monkey SO健康數(shù)據(jù)來源廣泛，包括用戶自主上傳的健康數(shù)據(jù)和各種可穿戴設(shè)備采集的生理參數(shù)數(shù)據(jù)。這些原始數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保了完整性和準(zhǔn)確性，最終形成了一個包含用戶基本信息、飲食習(xí)慣、運動狀況、體重變化、血壓、血糖、尿酸等多維度特征的龐大數(shù)據(jù)集。

減肥模型構(gòu)建

特征工程

從Monkey SO健康數(shù)據(jù)中提取與減肥效果相關(guān)的初始特征集，包括用戶基本信息（年齡、性別、身高、職業(yè)、家庭情況等）、生理指標(biāo)（體重、體脂率、基礎(chǔ)代謝率、腰臀比、骨密度等）、日常行為數(shù)據(jù)（熱量攝入、運動量、睡眠時間、久坐時間等）等。對這些原始特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響，使特征在同一數(shù)量級上。在提取原始特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了一系列高階特征，以更好刻畫用戶的身體狀況和能量平衡。主要的高階特征包括以下幾點。

（1）體重指數(shù)（BMI）：體重（kg）除以身高（m）的平方，反映是否超重或肥胖。

（2）熱量盈余指數(shù)：每日總熱量攝入量與基礎(chǔ)代謝量之差除以基礎(chǔ)代謝量，反映熱量攝入是否過剩。

（3）脂肪攝入比例：脂肪攝入量占總熱量攝入量的百分比，反映飲食結(jié)構(gòu)是否合理。

（4）運動熱量消耗占比：運動熱量消耗占基礎(chǔ)代謝量的比例，反映運動量是否足夠。

這些高階特征綜合考慮了用戶的體型、飲食、運動等信息，從不同角度反映其肥胖風(fēng)險和減脂潛力。此外，提取時間序列特征，反映體重和飲食習(xí)慣隨時間的動態(tài)變化趨勢。最后，采用遞歸特征消除等技術(shù)，篩選出對減肥模型貢獻(xiàn)最大的特征子集。

模型選擇與評估

構(gòu)建了一個包含邏輯回歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹等多種學(xué)習(xí)模型的模型庫，然后將數(shù)據(jù)集按照7：3的比例拆分為訓(xùn)練集和測試集。在訓(xùn)練集上，使用k折交叉驗證的方法來進(jìn)行模型選擇。具體來說，將訓(xùn)練集平均分成k份（通常取k=5或10），每次選擇其中的k-1份作為訓(xùn)練子集，剩下的1份作為驗證子集，這樣每個樣本都有機會被選入驗證子集一次。在訓(xùn)練子集上訓(xùn)練模型，驗證子集上評估模型性能，這一過程重復(fù)k次，最后

取k次評估指標(biāo)的平均值作為模型的性能評分。在模型評估中，綜合考慮常用的評估指標(biāo)。除了準(zhǔn)確率外，還有精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等。這些指標(biāo)從側(cè)面反映了分類器的性能，可以全面評估模型的表現(xiàn)。根據(jù)綜合評分，梯度提升決策樹模型被選為最終模型。

模型訓(xùn)練與優(yōu)化

采用梯度下降優(yōu)化算法，不斷地調(diào)整模型參數(shù)，最小化損失函數(shù)值，使模型能夠很好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了防止過擬合，引入了L1和L2正則化技術(shù)，對模型進(jìn)行適當(dāng)約束。在每輪迭代后，會在驗證集上評估當(dāng)前模型的表現(xiàn)，一旦出現(xiàn)過擬合跡象便終止訓(xùn)練，并回滾到之前驗證集上表現(xiàn)最佳的那個模型狀態(tài)。經(jīng)過多輪訓(xùn)練，最終得到了一個在訓(xùn)練集和驗證集上均有出色表現(xiàn)的模型。在保留訓(xùn)練集和驗證集的測試數(shù)據(jù)上，對獲得的最優(yōu)模型終極評估，并通過網(wǎng)格搜索等技術(shù)對模型的超參數(shù)進(jìn)行精細(xì)調(diào)優(yōu)，以期獲得最佳的減肥預(yù)測性能。

“三高”風(fēng)險預(yù)測模型

高血壓風(fēng)險預(yù)測模型

Monkey SO海量用戶健康數(shù)據(jù)中，提取與血壓水平相關(guān)的多維度特征，包括人口統(tǒng)計學(xué)信息、身體指標(biāo)、生活方式、遺傳史、既往病史等。然后對這些原始特征進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化和編碼處理，并基于領(lǐng)域知識構(gòu)造了一系列高階特征，如體重指數(shù)、鹽攝入量等，以便更好地刻畫影響血壓的各種因素。

高血糖風(fēng)險預(yù)測模型

從Monkey SO平臺獲取的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中，提取與血糖水平相關(guān)的特征，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，并基于領(lǐng)域知識構(gòu)造出一系列高階特征，如糖尿病家族史、胰島素抵抗等。

在模型框架方面，采取了集成學(xué)習(xí)的思路，將多個基礎(chǔ)模型進(jìn)行融合，以充分挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。具體來說，構(gòu)建包含邏輯回歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹等在內(nèi)的基礎(chǔ)模型庫，并在訓(xùn)練集上通過交叉驗證的方式評估不同模型的表現(xiàn)，選取性能最優(yōu)的那些基礎(chǔ)模型，通過投票等方式進(jìn)行模型集成。

模型應(yīng)用與評估

將構(gòu)建的減肥模型和“三高”風(fēng)險預(yù)測模型應(yīng)用于Monkey SO健康管理平臺的多個場景，并進(jìn)行了全面評估，具體如下。

（1）減肥模型應(yīng)用（見表1）：為用戶設(shè)計個性化減肥方案，包括合理熱量控制、運動強度安排等；模型預(yù)測減重效果，以表格形式呈現(xiàn)不同方案下的預(yù)期體重變化。

（2）“三高”風(fēng)險預(yù)測模型應(yīng)用（見表2）：評估用戶當(dāng)前的高血壓、高血糖、高尿酸風(fēng)險值；預(yù)測在不同生活方式和治療情景下的未來風(fēng)險變化；指導(dǎo)臨床醫(yī)生實施個體化的干預(yù)措施。

模型評估表明，模型不僅能為用戶提供個性化健康指導(dǎo)，還可預(yù)測不同情景下的風(fēng)險變化，為臨床決策提供參考，獲得了良好的應(yīng)用效果。

通過及時評估并預(yù)警“三高”風(fēng)險，制定個性化的減肥方案，指導(dǎo)用戶制定干預(yù)措施，從而帶來更優(yōu)質(zhì)的健康服務(wù)。