基于Monkey SO的健康數據挖掘與預測模型構建：減脂與“三高”風險

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。針對這一嚴峻形勢，建立基于Monkey SO平臺的健康管理和風險預測模型，具有重要的理論和實踐意義。本文將探討利用Monkey SO健康數據，構建減肥及預防“三高”風險的數據挖掘與預測模型。

Monkey SO健康數據概述

Monkey SO健康數據來源廣泛，包括用戶自主上傳的健康數據和各種可穿戴設備采集的生理參數數據。這些原始數據經過嚴格的數據清洗和標準化處理，確保了完整性和準確性，最終形成了一個包含用戶基本信息、飲食習慣、運動狀況、體重變化、血壓、血糖、尿酸等多維度特征的龐大數據集。

減肥模型構建

特征工程

從Monkey SO健康數據中提取與減肥效果相關的初始特征集，包括用戶基本信息（年齡、性別、身高、職業、家庭情況等）、生理指標（體重、體脂率、基礎代謝率、腰臀比、骨密度等）、日常行為數據（熱量攝入、運動量、睡眠時間、久坐時間等）等。對這些原始特征進行標準化處理，消除量綱影響，使特征在同一數量級上。在提取原始特征的基礎上，構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（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：每日總熱量攝入量與基礎代謝量之差除以基礎代謝量，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，反映飲食結構是否合理。

（4）運動熱量消耗占比：運動熱量消耗占基礎代謝量的比例，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險和減脂潛力。此外，提取時間序列特征，反映體重和飲食習慣隨時間的動態變化趨勢。最后，采用遞歸特征消除等技術，篩選出對減肥模型貢獻最大的特征子集。

模型選擇與評估

構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習模型的模型庫，然后將數據集按照7：3的比例拆分為訓練集和測試集。在訓練集上，使用k折交叉驗證的方法來進行模型選擇。具體來說，將訓練集平均分成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。在訓練子集上訓練模型，驗證子集上評估模型性能，這一過程重復k次，最后

取k次評估指標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。除了準確率外，還有精確率、召回率和F1分數等。這些指標從側面反映了分類器的性能，可以全面評估模型的表現。根據綜合評分，梯度提升決策樹模型被選為最終模型。

模型訓練與優化

采用梯度下降優化算法，不斷地調整模型參數，最小化損失函數值，使模型能夠很好地擬合訓練數據。為了防止過擬合，引入了L1和L2正則化技術，對模型進行適當約束。在每輪迭代后，會在驗證集上評估當前模型的表現，一旦出現過擬合跡象便終止訓練，并回滾到之前驗證集上表現最佳的那個模型狀態。經過多輪訓練，最終得到了一個在訓練集和驗證集上均有出色表現的模型。在保留訓練集和驗證集的測試數據上，對獲得的最優模型終極評估，并通過網格搜索等技術對模型的超參數進行精細調優，以期獲得最佳的減肥預測性能。

“三高”風險預測模型

高血壓風險預測模型

Monkey SO海量用戶健康數據中，提取與血壓水平相關的多維度特征，包括人口統計學信息、身體指標、生活方式、遺傳史、既往病史等。然后對這些原始特征進行了標準化和編碼處理，并基于領域知識構造了一系列高階特征，如體重指數、鹽攝入量等，以便更好地刻畫影響血壓的各種因素。

高血糖風險預測模型

從Monkey SO平臺獲取的多源異構數據中，提取與血糖水平相關的特征，然后進行數據清洗和標準化預處理，并基于領域知識構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，采取了集成學習的思路，將多個基礎模型進行融合，以充分挖掘數據的內在規律。具體來說，構建包含邏輯回歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹等在內的基礎模型庫，并在訓練集上通過交叉驗證的方式評估不同模型的表現，選取性能最優的那些基礎模型，通過投票等方式進行模型集成。

模型應用與評估

將構建的減肥模型和“三高”風險預測模型應用于Monkey SO健康管理平臺的多個場景，并進行了全面評估，具體如下。

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

（2）“三高”風險預測模型應用（見表2）：評估用戶當前的高血壓、高血糖、高尿酸風險值；預測在不同生活方式和治療情景下的未來風險變化；指導臨床醫生實施個體化的干預措施。

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

通過及時評估并預警“三高”風險，制定個性化的減肥方案，指導用戶制定干預措施，從而帶來更優質的健康服務。