糖尿病预测模型：Stacking集成与SHAP可解释性实战

1. 糖尿病预测模型实战：Stacking集成与SHAP可解释性分析

在医疗数据分析领域，糖尿病预测是一个经典但极具挑战性的二分类问题。今天我将分享一个完整的解决方案：通过Stacking集成多个机器学习模型，并结合SHAP值分析提升模型可解释性。这个方案在Kaggle糖尿病数据集上实测AUC达到0.92，更重要的是能清晰展示各特征对预测结果的影响程度。

为什么选择Stacking+SHAP这个组合？传统单一模型要么预测性能有限，要么像黑箱一样难以解释。Stacking通过模型融合可以提升预测精度，而SHAP分析则像X光机一样能透视模型决策过程。对于医疗这种需要高可信度的领域，两者结合可谓珠联璧合。

2. 数据准备与基模型选择

2.1 糖尿病数据集概览

我们使用的数据集包含768个样本，8个临床特征：

• Pregnancies：怀孕次数
• Glucose：葡萄糖耐量测试结果
• BloodPressure：血压(mm Hg)
• SkinThickness：皮肤褶皱厚度(mm)
• Insulin：2小时血清胰岛素(μU/ml)
• BMI：体重指数(kg/m²)
• DiabetesPedigreeFunction：糖尿病家族史函数
• Age：年龄(岁)

注意：实际分析前必须进行数据清洗。这个数据集常见问题是Glucose、BloodPressure等特征的零值实际上是缺失值，需要用中位数填充。

2.2 基模型选型与调优

选择5个表现优异的分类器作为基模型：

python复制from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from xgboost import XGBClassifier 
from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

base_models = [
    ('rf', RandomForestClassifier()),
    ('xgb', XGBClassifier()),
    ('lgb', LGBMClassifier()),