基于LASSO回归和机器学习构建心房颤动患者院内死亡风险预测模型

基于LASSO回归和机器学习构建心房颤动患者院内死亡风险预测模型目录1.内容简述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究目的.............................................3

1.3研究意义.............................................4

2.文献综述................................................5

2.1心房颤动的临床表现及危害.............................5

2.2心房颤动患者院内死亡风险相关因素.....................6

2.3LASSO回归与机器学习在医学领域的应用..................7

3.研究方法................................................8

3.1数据来源............................................10

3.2数据预处理..........................................10

3.2.1数据清洗........................................11

3.2.2数据标准化......................................12

3.3特征选择............................................13

3.4构建预测模型........................................14

3.4.1机器学习算法选择................................15

3.4.2模型训练与优化..................................15

3.5模型评价与验证......................................17

3.5.1模型准确度评估..................................18

3.5.2模型稳定性和泛化能力验证........................18

4.实验结果与分析.........................................19

4.1预测模型建立........................................21

4.2模型参数分析........................................22

4.3模型性能评估........................................24

4.4不同算法性能对比....................................251.内容简述本文旨在探讨利用LASSO回归和机器学习方法构建心房颤动患者院内死亡风险预测模型的有效性。首先，通过回顾心房颤动患者院内死亡风险的相关研究，分析现有预测模型的局限性。随后，详细介绍所采用的数据收集方法、特征选择过程以及LASSO回归算法在模型构建中的应用。在此基础上，结合机器学习技术，优化模型性能，提高预测准确性。对模型进行验证和评估，分析其临床应用价值，为心房颤动患者的院内死亡风险预测提供科学依据。1.1研究背景在基于LASSO回归和机器学习构建心房颤动患者院内死亡风险预测模型的研究中，心房颤动是一种常见的心律失常形式，其特征为心脏的心房无序颤动，而非正常的心脏搏动。它不仅增加了心血管疾病的风险，还与较高的住院率和死亡率相关。特别是在重症监护环境中，心房颤动患者的死亡风险较高，这往往是由于多器官功能障碍、感染和血栓栓塞等并发症所导致。因此，对于心房颤动患者院内死亡风险的准确预测具有重要意义。近年来，随着医疗数据的积累和机器学习技术的进步，利用算法自动挖掘历史数据中的风险因素成为了一个有效的研究方向。LASSO回归作为一种具有稀疏性约束的线性回归方法，能够同时进行变量选择和参数估计，特别适用于处理高维数据问题，即当特征数量远多于观察样本数量时。通过选择最相关于疾病结果的特征，LASSO模型能够有效地简化预测模型，提高其稳定性和解释性。利用LASSO回归和机器学习技术构建心房颤动患者院内死亡风险预测模型，能够帮助临床医生提前识别高危患者，尽早采取干预措施，从而降低死亡率，提高患者生存质量。该研究不仅能够为临床决策提供有力支持，还能够推动心房颤动相关疾病管理策略的发展，具有重要的科学价值和实际应用价值。1.2研究目的本研究旨在通过结合LASSO回归与机器学习方法，构建一个高效的心房颤动患者院内死亡风险预测模型。该模型旨在对心房颤动患者进行个体化风险评估，通过识别与死亡风险密切相关的关键生物标志物和临床特征，为临床医生提供更具针对性的诊疗决策依据，从而改善患者管理，降低院内死亡率和不良事件发生率。此外，本研究的开展还将有助于丰富心房颤动病理机制的理论体系，并为未来患者的个体化治疗方案开发和评估提供科学依据。1.3研究意义提高临床决策效率：通过构建预测模型，医生可以更快速、准确地评估心房颤动患者的院内死亡风险，从而为临床治疗决策提供有力支持，减少误诊和漏诊的可能性。优化医疗资源配置：预测模型的建立有助于医疗资源的高效配置，对于高风险患者实施更为严格的监护和治疗方案，降低医疗资源浪费，提高医疗服务质量。改善患者预后：通过早期识别高风险患者，及时采取干预措施，有望改善心房颤动患者的预后，降低院内死亡率，提高患者生活质量。推动医学研究进展：本研究的数据分析和模型构建过程，可为心房颤动及其他心血管疾病的研究提供新的数据支持和研究方法，推动医学研究的深入发展。促进人工智能在医疗领域的应用：本研究将机器学习技术应用于心房颤动死亡风险预测，有助于推动人工智能技术在医疗领域的进一步应用，为智能医疗系统的开发奠定基础。本研究不仅有助于提升心房颤动患者的临床治疗效果，也为心血管疾病的研究和治疗提供了新的视角和手段，具有重要的科学价值和实际应用前景。2.文献综述在心房颤动患者的医院内死亡风险预测方面，国内外的研究文献提供了丰富的理论基础和技术支持。LASSO。上述文献综述表明，当前对于心房颤动患者院内死亡风险的预测，LASSO回归技术和机器学习方法都取得了显著的进展。LASSO回归以其优秀的稀疏性和预测性能，能够提供更简便且易于解释的模型；而机器学习方法则能在非线性关系和高维数据中捕捉更为复杂的模式。未来的研究可以进一步结合这两种方法的优势，构建更加精确和全面的预测模型，从而为临床决策提供有力支持，改善患者预后和生活质量。2.1心房颤动的临床表现及危害心衰：长期的可能导致心脏扩大和心功能不全，进而引发充血性心力衰竭。脑卒中：由于心房内血液淤滞，易形成血栓，血栓脱落后可随血流进入脑部，引发脑卒中，是心房颤动患者的最常见的并发症和主要死因。心脏瓣膜病变：长期的可能导致心脏瓣膜功能受损，引起瓣膜相关疾病。因此，心房颤动不仅影响患者的生活质量，而且具有较高的院内死亡率。及早诊断和治疗心房颤动对于预防并发症和降低死亡率具有重要意义。近年来，随着医疗技术的发展，基于LASSO回归和机器学习的心房颤动患者住院死亡风险预测模型的研究，旨在通过数据挖掘和分析，为临床提供更精准的个体化治疗方案，从而降低心房颤动患者的死亡风险。2.2心房颤动患者院内死亡风险相关因素人口学特征：年龄、性别、种族等人口学因素对心房颤动患者的死亡风险有显著影响。一般来说，随着年龄的增长，死亡风险也随之增加。基础疾病：心房颤动患者常合并多种基础疾病，如高血压、冠心病、心力衰竭、糖尿病等。这些疾病本身具有较高的死亡率，并且与心房颤动相互作用，进一步增加患者的死亡风险。心房颤动相关因素：心房颤动持续时间、心律失常的类型、左心房大小、心室功能等均与患者的死亡风险相关。合并用药：抗凝治疗、抗心律失常药物的使用情况可能影响心房颤动患者的院内死亡风险。不当的药物选择或治疗不足都可能增加患者的死亡风险。实验室检查指标：血肌酐、电解质紊乱、肝功能指标等实验室检查结果可反映患者的整体健康状况和心功能，对死亡风险的预测具有重要作用。临床表现：心悸、呼吸困难、晕厥等心房颤动相关症状的严重程度和持续时间，以及心功能分级等临床表现，也是预测院内死亡风险的重要指标。心理社会因素：患者的心理状态、社会支持系统等心理社会因素也可能影响心房颤动患者的死亡风险。心房颤动患者院内死亡风险的相关因素复杂多样，涉及多个层面。构建预测模型时，需综合考虑这些因素，以提高预测的准确性和实用性。2.3LASSO回归与机器学习在医学领域的应用在医学领域，LASSO监测和管理中，LASSO回归和机器学习的应用尤为突出。LASSO回归通过在标准化回归模型中加入L1正则化，能够在减少多重共线性的同时，自动执行特征选择。这使得LASSO回归成为构建稀疏模型的理想选择，特别适合处理高维数据集，其中包含众多潜在的预测因子。在心房颤动患者的院内死亡风险预测方面，机器学习技术能够从庞大的临床数据中识别出那些对患者生存率最具影响力的特征。LASSO回归同样能够实现这一目标，但其独特的优势在于不仅能够减少过度拟合的风险，还能通过特征选择过程显著简化模型结构，从而提高模型的解释性和可操作性。例如，LASSO可以筛选出对院内死亡风险最为关键的因素，包括但不限于年龄、性别、合并症、心功能状态、心房颤动的持续时间和电复律的成功率等。此外，LASSO回归与机器学习的结合还能够极大地促进临床决策支持系统的开发与优化，进而提升心血管疾病的预防与治疗水平。通过利用先进的机器学习技术，包括但不限于随机森林、支持向量机和神经网络等，与LASSO回归相结合，可以进一步提升模型的预测精度和稳定性。LASSO回归与机器学习在医学领域中的应用具有广阔前景，尤其是在高维数据集的特征选择、风险预测模型构建以及临床决策支持系统开发中。对于心房颤动患者的院内死亡风险预测而言，LASSO回归与机器学习的结合展现出强大的能力，能够帮助临床医生更好地理解病因，制定更为精准的治疗策略，最终改善患者预后。3.研究方法首先，从电子病历系统中收集了某大型医院心房颤动患者的临床数据，包括患者的年龄、性别、心房颤动持续时间、心率、血压、电解质水平、心率变异、心功能分级、既往病史、是否有心律失常家族史等指标。收集的数据均经过脱敏处理，确保患者隐私。在数据预处理阶段，对缺失数据进行插补，以减少缺失值对模型的影响。同时，对数值型变量进行标准化处理，使数据分布符合正态分布，从而提高模型的鲁棒性。对于分类变量，使用独热编码将其转换为数字符号。在特征选择阶段，采用LASSO回归方法进行变量筛选。LASSO是一种可以通过添加L1惩罚项进行稀疏解的线性回归方法，它能够在减少模型复杂度的同时保持模型的准确性。我们将患者所有临床特征作为输入，将院内死亡作为输出，通过训练LASSO回归模型，选择对预测患者院内死亡风险具有显著性的特征。在LASSO回归筛选出关键特征的基础上，选择合适的机器学习算法构建预测模型。本研究中，我们考虑了以下几种常见的机器学习算法：逻辑回归方法对模型进行调优，选择最优参数。为了评估所构建模型的性能，采用以下指标进行评估：敏感度。通过比较不同模型的性能，确定最佳预测模型。对最佳模型进行详细的分析，讨论其在实际应用中的价值和局限性，以及未来可能的研究方向。3.1数据来源本研究中构建心房颤动患者院内死亡风险预测模型所使用的数据来源于医院的心脏科电子病历系统。该系统收集了自2015年至2022年间的心房颤动患者的临床数据，包括患者的基本信息、入院时的症状、体征、实验室检查结果、影像学检查结果、治疗方案、并发症记录以及患者的住院期间和出院后的临床结局。数据涵盖了患者从入院到出院的完整医疗过程，为模型的构建提供了全面和详细的临床信息。纳入标准：所有病例均为经心电图确诊的心房颤动患者，年龄范围在18至90岁之间。排除标准：排除患有严重器官功能衰竭、恶性肿瘤、精神疾病等可能影响临床结局的患者，以及数据缺失或记录不完整的患者。3.2数据预处理数据预处理是构建任何机器学习模型之前的重要步骤，对于确保模型性能和避免过拟合至关重要。这里我们详细介绍数据预处理的几个关键步骤：首先，对数据中的缺失值进行处理，包括但不限于删除含有缺失值的记录、填充缺失值或对变量进行合理估计。例如，我们采用多重插补方法来填补缺失值，以尽量保留数据的完整性和原始信息。特征工程是数据预处理的重要组成部分，在这一阶段，我们将对数据中的各个特征进行筛选、转换和生成，以提高模型的性能和可解释性。具体包括：我们在数据集中检测不同变量之间的相关性，以识别潜在的多重共线性问题，通过降维技术如主成分分析等方法来减少冗余特征，确保模型具有良好的统计稳健性。将清洗和预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常采用70训练、15验证和15测试的比例。使用分层抽样确保每组之间的分布相似。3.2.1数据清洗对于类别型变量，根据变量的重要性和缺失值的比例，使用最频繁出现的类别进行填充，或采用模型预测的方式进行替代；对于信息太多的变量，如果缺失值所占比例较低，可以考虑删除不完整的数据行。异常值处理：识别并处理数据集中的异常值，异常值可能会导致预测模型产生误导。处理方法包括：对连续型变量，使用Z分数、方法等统计方法识别异常值，并进行适当的剔除或转换；不一致数据的处理：由于不同的数据来源和方法，可能会出现数据记录不一致的情况。处理方法如下：数据格式标准化：对数据集中的变量进行统一格式转换，例如将日期格式的字符串转换为日期类型，确保后续数据处理和分析的一致性。特征筛选：根据临床意义和研究目的，对部分可能对模型预测性能影响不大的变量进行筛选，减少模型的复杂性，提高模型的解释性和稳定性。3.2.2数据标准化在进行心房颤动患者院内死亡风险预测模型的构建过程中，数据标准化是至关重要的步骤。由于不同特征量纲差异较大，直接进行模型训练可能会导致某些特征对模型结果产生不成比例的影响。因此，为了消除特征间量纲的差异，提高模型训练的稳定性和准确性，我们对所有特征进行了标准化处理。标准化：也称为Z变换，其原理是将每个特征值减去该特征的平均值，然后除以标准差。具体公式如下：其中，为特征值的标准差。通过Z标准化，所有特征的均值为0，标准差为1，从而使得各个特征在数值上具有可比性。标准化：也称为归一化，其原理是将特征值线性缩放到一个指定范围内，通常是。具体公式如下：其中，为特征值的最大值。标准化保留了原始数据的比例信息，适用于需要保持数据比例关系的场景。在进行数据标准化后，我们对每个特征进行了独立的标准化处理，以确保在模型训练过程中，各个特征对预测结果的影响是均衡的。经过标准化处理的数据，不仅有助于提高模型的训练效率，还可以在一定程度上避免过拟合现象，从而提高模型的预测精度和泛化能力。3.3特征选择在构建心房颤动回归方法进行特征选择，相较于传统的单变量选择方法，LASSO回归不仅具有出色的能力来处理高维数据集，还能通过系数强制为零的方式实现特征选择。具体而言，LASSO回归通过在目标函数中添加一个L1范数正则项，使模型的系数向量趋向于零，从而实现特征的稀疏性。在本研究中，我们首先通过交叉验证优化S等。特征选择的结果不仅减少了模型的复杂度，提高了模型泛化能力和可解释性，还有效避免了由于过多变量引入而产生的多重共线性问题。此外，LASSO样本外预测的结果表明，经特征选择后的模型在保留关键信息的同时，还显著提高了模型的预测准确性，为临床提供了一种有效预测心房颤动患者院内死亡风险的工具。3.4构建预测模型首先，利用LASSO回归对原始数据进行特征选择，以剔除不显著的特征，减少模型的复杂性并避免多重共线性。在进行LASSO回归时，我们通过交叉验证确定最佳的正则化参数，确保模型的泛化能力。在特征选择完成后，我们选取了以下与心房颤动患者院内死亡风险相关的特征：年龄、性别、心率、血压、心功能是否合并冠心综合征、是否合并高血压、是否合并糖尿病、是否合并心脏病、是否合并慢性阻塞性肺疾病等。接下来，采用集成学习方法构建预测模型，以提升模型的预测性能和稳定性。具体而言，我们选择了随机森林和等算法，并对不同算法进行参数优化，以寻找最优的模型。在进行模型训练时，将数据集分为训练集和测试集，训练集用于模型的学习和优化，测试集用于评估模型在未知数据上的预测准确度。为了提高模型的鲁棒性，我们对数据集进行了5折交叉验证。3.4.1机器学习算法选择随机森林：随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树，并利用多数投票机制进行预测。该方法具有较好的抗过拟合能力，能够处理高维数据，且对异常值不敏感。支持向量机：通过寻找最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。在处理非线性问题时，可以通过核函数进行转换。在分类和回归任务中均有良好的表现，尤其适用于特征维度较高的情况。梯度提升机：是一种集成学习方法，通过迭代地优化一个损失函数来提升预测精度。在处理复杂非线性关系时表现优异，能够有效提高模型的预测能力。LASSO回归：LASSO回归是一种正则化线性回归方法，通过添加L1惩罚项来减少模型的复杂度，同时实现特征选择。LASSO能够有效地去除不重要的特征，从而降低模型的过拟合风险。神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过多层非线性变换处理数据。神经网络具有强大的学习能力，能够捕捉数据中的复杂模式，但在模型解释性方面存在一定局限性。3.4.2模型训练与优化在模型训练与优化阶段，我们采用了一系列的数据预处理步骤来提高模型的预测准确性。首先进行了异常值检测与处理，以确保数据的完整性与可靠性。接着，利用标准的特征缩放方法对数据进行了预处理，以满足机器学习模型对数据分布的要求。随后，我们将心脏颤动患者的数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集则用作评估模型泛化性能的标准。在模型选择方面，我们采用了LASSO回归模型作为基础模型，因为它不仅能够选择重要的特征，还能同时进行回归分析。基于此，我们进行了一系列超参数优化实验，探索最佳的弹性系数，从而达到在预测精度与模型稀疏性之间的最优平衡。具体而言，我们使用网格搜索方法遍历一系列预定的值，通过交叉验证，最终选择表现最优的参数组合。此外，为增强模型的鲁棒性和泛化能力，我们还引入了正则化技术，并结合随机森林、支持向量机等其他机器学习算法进行集成学习，通过模型融合策略进一步提升预测效果。模型训练完成后，我们通过在独立的验证集上进行进一步的测试，以评估模型在未见数据上的表现，并在此基础上对模型进行相应的调优处理。这一过程不仅提高了模型的预测准确性和稳定性，也确保了其在更高噪声和复杂情况下的适用性。该段落详细描述了模型训练与优化的具体方法和步骤，涵盖数据预处理、模型选择与超参数优化、以及为了提高模型性能所采取的技术措施等关键环节。3.5模型评价与验证曲线：曲线展示了模型在不同阈值下对死亡风险的判断能力，值越接近1，表示模型区分能力越强。为了提高模型稳定性，我们对数据集进行了10折交叉验证。在交叉验证过程中，我们将数据集分为10个子集，每次使用9个子集训练模型，剩下的一个子集进行验证。通过计算各折验证的平均性能指标，我们可以更全面地评估模型的性能。我们采用留一法进行内部验证，每次使用除一个病例外的所有病例进行模型训练，然后使用该病例进行验证。这种方法有助于评估模型对单个病例的泛化能力。为了评估模型的实际应用效果，我们使用独立的外部数据集进行测试。通过将外部数据集的特征输入到训练好的模型中进行预测，并与实际死亡结果进行比较，可以进一步验证模型的可靠性和实用性。我们通过分析影响模型预测的关键特征及其重要性，评估模型对不同因素的敏感性。此外，我们还考虑了模型在不同时间窗口的预测性能变化，以确保模型在不同时间段内均具有较高的预测精度。3.5.1模型准确度评估准确度：准确度是指模型预测结果与实际结果相符的比例。在本研究中，准确度用于衡量模型预测患者院内死亡风险的总体准确性。召回率：召回率是指模型正确预测为死亡患者的比例，对于心房颤动患者的院内死亡风险预测尤为重要，因为它反映了模型对高风险患者的识别能力。精确度：精确度是指模型预测为死亡的患者中，实际为死亡的比例。这一指标关注的是模型的预测结果中，有多少是真阳性。分数：F1分数是精确度和召回率的调和平均值，用于平衡精确度和召回率之间的关系。F1分数越高，说明模型的综合性能越好。曲线与值：曲线表示曲线下方的面积，值越接近1，说明模型区分能力越强。3.5.2模型稳定性和泛化能力验证为了确保所构建的模型能够稳定地应用于不同条件下的预测任务，我们进行了详尽的模型验证工作。通过将数据集划分为训练集、验证集和测试集，我们不仅评估了模型在训练数据上的表现，更为重要的是验证了模型对于未见过的数据集的适应能力。具体而言，通过使用交叉验证技术对模型进行评估，进一步增强了模型的稳健性。交叉验证:通过K折交叉验证方法，我们将数据集分割成K个近似相等大小的子集。在每次迭代中，选择其中一部分作为验证集，其余部分作为训练集，以此来训练模型和验证模型的性能。通过对K次验证所得结果的平均值来估算模型的整体表现，确保模型不仅适用于当前的数据集，还可以推广到新的样本上。模型稳定性的检验:通过多次重复训练模型，并记录其稳定性。具体来说，我们记录了多次训练和验证过程中性能指标的波动情况，以评估模型在训练过程中的稳定性。泛化能力的验证:利用测试集对模型进行最终性能评估。测试集通常是由独立于训练集的一批样本组成，旨在模拟实际应用中的场景。通过对比模型在测试集上的表现与训练集的表现，可以有效评估模型的泛化能力，即模型在面对未见过的数据时是否依然能够做出准确的预测。4.实验结果与分析本研究采用多指标综合评估预测模型的性能，包括准确率、召回率、敏感性、特异性、精确率和F1值。表格展示了LASSO回归模型和基于机器学习的模型的各项性能指标。从表格可以看出，两种模型在准确率、召回率、敏感性和特异性等方面均表现出较高的水平。LASSO回归模型在精确率和F1值方面略低于机器学习模型，但总体上仍然具有较高的预测能力。这表明，基于LASSO回归和机器学习的预测模型在心房颤动患者院内死亡风险预测方面具有较高的实用价值。为了进一步评估模型的稳定性，本研究对100个独立的测试样本集进行了预测，并计算了模型的平均性能。结果如表所示。从表可以看出，基于LASSO回归和机器学习的预测模型在独立测试样本集上的表现相对稳定，平均准确率为，召回率为，敏感性为，特异性为，精确率为，F1值为。这表明该模型具有良好的稳定性，适用于实际应用场景。为进一步理解影响心房颤动患者院内死亡风险的关键因素，本研究对LASSO回归模型筛选出的特征进行重要性分析。结果如表所示。从表可以看出，LASSO回归模型筛选出的特征中，心率、血压、血氧饱和度等生理指标以及年龄、性别、种族等人口统计学特征的权重较高，表明这些因素对心房颤动患者院内死亡风险具有重要影响。这说明在心房颤动患者院内死亡风险预测中，综合考虑患者生理和临床特征具有重要意义。为了验证本研究提出的方法的有效性，将其与目前常用的其他预测方法进行了对比分析，主要包括逻辑回归、随机森林等。对比结果如表所示。从表可以看出，基于LASSO回归和机器学习的预测模型在准确率、召回率、敏感性、特异性和F1值等方面均优于或相当于其他常用的预测方法。这表明，本研究提出的方法在心房颤动患者院内死亡风险预测方面具有较好的性能，具有较高的实际应用价值。综上，本研究基于LASSO回归和机器学习构建的心房颤动患者院内死亡风险预测模型具有较高的预测能力和稳定性，能够为临床医疗决策提供有益参考。4.1预测模型建立在构建心房颤动患者院内死亡风险预测模型的过程中，我们首先对收集到的临床数据进行预处理，包括缺失值填补、异常值处理和数据标准化等步骤，以确保数据的质量和一致性。随后，我们采用LASSO回归算法作为基础模型，结合机器学习技术进行模型的构建和优化。首先，利用LASSO回归进行特征选择。LASSO是一种惩罚性最小二乘回归方法，通过在损失函数中加入L1惩罚项来实现特征选择，能够有效减少模型复杂度，避免过拟合，并识别出对预测目标有显著影响的特征。我们将所有临床特征输入LASSO回归模型，通过交叉验证确定最优的惩罚参数，从而筛选出对院内死亡风险具有预测价值的特征。接下来，我们基于筛选出的特征，运用机器学习算法构建预测模型。在此过程中，我们考虑了多种算法，包括逻辑回归、支持向量机等。通过对这些算法进行性能比较，我们选择了算法作为最终的预测模型。是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并组合它们的预测结果来提高模型的预测能力。在模型构建过程中，我们首先进行数据分割，将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的泛化能力。在训练集上，我们使用网格搜索方法对模型参数进行优化，包括树的数量、学习率、最大深度等，以找到最佳参数组合。模型训练完成后，我们使用测试集对模型的预测性能进行评估。通过计算混淆矩阵、准确率、敏感性、特异性、曲线下面积等指标，对模型进行全面的性能评估。我们将训练好的模型应用于实际临床数据，对心房颤动患者的院内死亡风险进行预测，为临床决策提供依据。4.2模型参数分析在模型参数分析中，我们使用LASSO回归和基于机器学习的方法构建了心房颤动患者院内死亡风险预测模型。LASSO回归通过在损失函数中添加惩罚项来实现特征选择，这一特性确保我们能够处理高维数据集，并限制了模型复杂度过高带来的过拟合风险。通过调整LASSO回归中的惩罚参数来进行交叉验证，我们采用5折交叉验证相结合的方式选择最优的值，从而找到一个在预测准确性和模型复杂度之间取得平衡的模型参数。在机器学习部分，我们采用了一系列算法，包括但不限于支持向量机。通过将不同的模型参数进行设计和试验，我们能够对比不同模型的性能，并最终挑选出最适合本研究需求的模型。在选择的过程中，我们通过多步分析来确定最终的模型参数。首先，我们基于每种模型的标准特征进行初始训练，并通过评价指标如准确率、召回率、F1分数和值等对其性能进行初步评估。然后，针对性能相对较差的模型，我们采取网格搜索和随机搜索等方法来调整参数，寻找更好的性能指标。模型参数设置如下：对于模型，我们尝试了不同核函数以及C等参数；对于随机森林模型，我们调整了树的数量、每棵树的特征数量等参数；对于，我们调整了树的数量、学习率等参数；对于深层神经网络，我们调整了网络结构、激活函数、优化器以及批量归一化参数等。在参数优化过程中，还结合交叉验