机器学习预测疾病模型流程疑问

Question

博主你好，
我试通过环境混合化学物质构建机器学习疾病预测模型，大量文献会先用单因素多因素逻辑回归寻找单一化学物质与疾病的相关性，接着筛选变量/特征，构建预测模型。但在实际中发现用逻辑回归有统计学意义的物质很少，但WQS是有统计学意义的，or为2.多，p=0.34。
因此我的问题是：能否用WQS及BKMR取代逻辑回归探索化学物质共同效应→筛选特征→构建疾病预测模型（因为搜索文献没有找到类似流程的文献）

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提示： 本回答参考 AIGC，由本人审核整理提供。若问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

问题分析

用户希望通过环境混合化学物质构建机器学习疾病预测模型，通常的做法是先使用单因素或多因素逻辑回归来寻找单一化学物质与疾病的相关性，然后筛选变量/特征，最后构建预测模型。然而，用户在实际操作中发现，使用逻辑回归有统计学意义的物质很少，而WQS（Weighted Quantile Sum Regression）是有统计学意义的，OR（Odds Ratio）为2.多，p值为0.34。用户想知道是否可以用WQS及BKMR（Bayesian Kernel Machine Regression）取代逻辑回归来探索化学物质的共同效应，然后筛选特征，最后构建疾病预测模型。

解答步骤

1. WQS和BKMR的基本概念

• WQS（Weighted Quantile Sum Regression）: 是一种用于评估环境混合物对健康影响的统计方法。它通过加权和的方式来评估多个化学物质的综合效应。
• BKMR（Bayesian Kernel Machine Regression）: 是一种贝叶斯非参数方法，用于评估环境混合物对健康的影响。它能够捕捉化学物质之间的非线性关系和交互作用。

2. 替代逻辑回归的可行性

• 逻辑回归的局限性: 逻辑回归通常用于评估单一变量或线性组合的效应。当化学物质之间存在复杂的交互作用或非线性关系时，逻辑回归可能无法有效捕捉这些效应。
• WQS和BKMR的优势: WQS和BKMR能够更好地处理化学物质之间的复杂关系和交互作用。WQS通过加权和的方式综合评估多个化学物质的效应，而BKMR则通过非参数方法捕捉化学物质之间的非线性关系。

3. 构建模型的流程

1. 数据准备: 收集环境化学物质和疾病状态的数据。
2. 特征探索: 使用WQS和BKMR探索化学物质的共同效应。
   • WQS: 计算每个化学物质的权重，并评估其综合效应。
   • BKMR: 通过贝叶斯方法评估化学物质之间的非线性关系和交互作用。
3. 特征筛选: 根据WQS和BKMR的结果筛选出具有统计学意义的化学物质。
4. 模型构建: 使用筛选出的化学物质构建疾病预测模型。可以使用传统的机器学习方法（如随机森林、支持向量机等）或深度学习方法。
5. 模型评估: 使用交叉验证等方法评估模型的性能。

4. 文献参考

虽然用户提到没有找到类似流程的文献，但可以参考以下文献来了解WQS和BKMR的应用：

• WQS: 参考Carlin et al. (2012) 和 Wilson et al. (2019) 的文献。
• BKMR: 参考Bobb et al. (2015) 和 Kioumourtzoglou et al. (2016) 的文献。

结论

可以使用WQS和BKMR取代逻辑回归来探索化学物质的共同效应，然后筛选特征，最后构建疾病预测模型。这种方法能够更好地处理化学物质之间的复杂关系和交互作用，从而提高模型的预测性能。