【R语言机器学习】使用xgboost包和tidymodels包进行XGBoost模型相关分析及可视化

XGBoost是一种强大的机器学习算法，它在许多领域都取得了广泛的应用，包括临床医学。本文将介绍XGBoost模型的原理和概念，并通过一些具体的临床医学实例来展示其在这个领域的应用。

XGBoost全称为eXtreme Gradient Boosting，是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的集成学习算法。它在GBDT的基础上进行了改进，引入了正则化项和二阶导数信息，提高了模型的性能和泛化能力。

XGBoost模型的核心思想是将多个弱分类器（决策树）组合成一个强分类器。每个决策树都在前一棵树的残差基础上进行训练，通过不断迭代优化损失函数来逐步减小残差。同时，模型通过控制树的复杂度和正则化项来减少过拟合风险。

XGBoost算法在临床医学中有着广泛的应用：

疾病诊断：XGBoost模型可以使用患者的临床特征和医学检查结果来预测某种疾病的发生概率。例如，可以利用患者的年龄、性别、血液指标等特征，建立一个XGBoost模型来预测心脏病的风险。

药物响应预测：XGBoost可以通过分析患者的基因信息以及其他关键特征，来预测某种药物对患者的治疗效果。这可以帮助医生选择最适合患者的治疗方案，提高治疗成功率。

生存分析：在肿瘤学中，XGBoost模型可以通过分析患者的临床特征和病理学信息，来预测患者的生存期或复发风险。这有助于医生为患者制定个性化的治疗方案。

医疗资源优化：XGBoost模型可以通过分析大量的临床数据，预测患者的住院时间、手术风险等信息，帮助医疗机构进行资源分配和管理。 

我们今天简要介绍一下使用xgboost包和tidymodels包进行XGBoost模型相关分析及可视化的方法。我们仍以Excel示例数据为例，先用Rstudio打开示例数据。

#安装并加载包

install.packages(DALEXtra)

install.packages("auditor")

install.packages("vivo")

library(xgboost)

library(tidymodels)

将结局变量转换为因子，使用as.factor()函数

Train$结局<-as.factor(Train$结局)

#XGBoost模型拟合

xgb_fit <- boost_tree() %>% 

  set_engine("xgboost") %>% 

  set_mode("classification") %>% 

  fit(结局 ~ 指标1+指标2+指标3+指标4+指标5+指标6,data=Train)

summary(xgb_fit)

print(xgb_fit)

#构建解释器

library(DALEXtra)

xgb_exp <- explain_tidymodels(xgb_fit,

                              data = Train[,-1],

                              y=Train$结局,

                              label = "xgboost")

summary(xgb_exp)

print(xgb_exp)

#模型解释Breakdown

xgb_bd <- predict_parts(xgb_exp,

                        new_observation=Train[2,])

plot(xgb_bd)

#模型解释SHAP值

xgb_shap <- predict_parts(xgb_exp,

                          type = "shap",

                          new_observation=Train[2,])

plot(xgb_shap,show_boxplots=FALSE)

#模型解释绘制ROC曲线

library(auditor)

plot(model_evaluation(xgb_exp))

#模型解释部分依赖图（PDP）

xgb_profiles <- model_profile(xgb_exp)

plot(xgb_profiles)

#模型解释变量重要性

library(vivo)

xgb_vp <- global_variable_importance(xgb_profiles)

plot(xgb_vp)

#模型解释CP图

xgb_cp <- predict_profile(xgb_exp,

                          new_observation = Train[2,])

plot(xgb_cp)