一、引言
肺癌作为全球范围内主要死因之一，对人类健康产生了巨大威胁。准确的肺癌分类是制定有效治疗和预后评估的基础。传统的肺癌分类方法，如组织学类型和分期，虽然在临床实践中被广泛应用，但存在着诊断标准不一致、主观性强以及无法捕捉复杂的肿瘤异质性等问题。因此，开发基于机器学习的肺癌分类模型具有重要意义。
LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，在肺癌分类任务中显示出了显著的优势。首先，LightGBM具有高效性能，能够处理大规模数据集和高维稀疏数据，加速了模型训练和预测过程。其次，LightGBM采用了基于直方图的决策树分割算法，能够处理非线性关系和特征交互，提高了模型的表达能力和准确性。
在肺癌分类模型的开发中，平衡准确性和可解释性是关键目标。准确性保证患者能够得到正确的分类和个性化治疗方案，提高生存率和生活质量。然而，仅追求准确性可能导致模型成为黑盒子，医生和患者难以理解和信任其结果。因此，我们需要在追求高准确性的同时，保持模型的可解释性，以便医生和患者能够理解模型的决策依据，并做出明智的决策。
二、lightGBM简介
2.1 lightGBM算法的基本原理和优势
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种集成学习算法，通过逐步迭代训练决策树模型，不断纠正前一轮迭代的错误。GBDT基于加法模型和梯度下降的思想，通过最小化损失函数的负梯度来训练模型。
「LightGBM算法在GBDT的基础上进行了改进和优化。其基本原理包括以下几个关键点：」
- 直方图算法：LightGBM采用了基于直方图的决策树分割算法，将连续特征离散化为直方图的形式，有效地减少了数据排序的时间，提高了训练速度。
- 多叶子结点分裂策略：传统的GBDT算法每次只选择一个最佳的叶子结点进行分裂，而LightGBM通过多叶子结点分裂策略，在每次分裂时计算每个叶子结点的增益，并选择增益最大的结点进行分裂。这样可以增加模型的表达能力，提高准确性。
- 特征并行化和直方图压缩：LightGBM支持特征并行化处理，并采用特征向量的稀疏化存储和直方图压缩技术，大幅降低了内存消耗，使得算法在大规模数据集上能够高效运行。
「相比传统的GBDT算法，LightGBM具有以下优势：」
- 更快的训练速度：采用了基于直方图的决策树分割算法，减少了数据排序的时间，同时支持并行化处理，大幅提高了训练速度。
- 更低的内存消耗：通过特征向量的稀疏化存储和直方图压缩技术，降低了内存占用，使得算法能够处理大规模数据集。
- 更好的准确率：采用多叶子结点分裂策略，能够处理非线性关系和特征交互，提高了模型的表达能力和准确性。
2.2 lightGBM和XGBoost的异同点
LightGBM和XGBoost都是基于GBDT算法的优化版本，它们在算法的结构和实现上存在一些异同点：
- 数据划分方式：XGBoost采用的是贪心算法，基于精确的梯度值来进行划分，而LightGBM采用的是直方图算法，计算出每个特征的直方图后，根据直方图上的信息来选择最优的划分点。
- 分裂结点方式：XGBoost采用的是近似算法，找到一个全局最优分裂点，而LightGBM采用的是局部最优法，也就是多叶子结点分裂策略，即对每个叶子结点计算增益并选择最优的叶子结点来分裂，从而提高了模型的表达能力。
- 内存消耗和速度：LightGBM在处理大规模数据集时表现更出色，因为它采用了特征向量的稀疏化存储和直方图压缩技术。而XGBoost则适用于小型或中型数据集。
2.3 lightGBM算法的局限性
尽管LightGBM在许多方面具有优势，但也存在一些局限性：
- 处理非平衡数据的能力有限：由于LightGBM采用基于直方图的算法，在处理非平衡数据时可能出现样本不均衡的问题，导致模型预测结果偏向于多数类。
- 对噪声敏感：LightGBM对噪声和异常值比较敏感，容易受到噪声的干扰，可能导致模型的准确性下降。
- 在小数据集上表现不如其他算法：由于LightGBM采用了多叶子结点分裂策略，相比传统的GBDT算法，对于小规模数据集容易发生过拟合现象，可能导致模型泛化能力不足。
三、实例展示
- 「数据集准备」
library(survival) head(lung)
结果展示：
> head(lung) inst time status age sex ph.ecog ph.karno pat.karno meal.cal wt.loss 1 3 306 2 74 1 1 90 100 1175 NA 2 3 455 2 68 1 0 90 90 1225 15 3 3 1010 1 56 1 0 90 90 NA 15 4 5 210 2 57 1 1 90 60 1150 11 5 1 883 2 60 1 0 100 90 NA 0 6 12 1022 1 74 1 1 50 80 513 0
- 「示例数据集简介」
这个数据集名为 "lung"，包含了228个肺癌患者的临床特征和生存数据。具体来说，它包含了以下10个变量： inst： 患者所在医院的编号。 time： 患者确诊后生存时间（单位：天）。 status： 患者是否在观察期内死亡，如果是则为1，否则为2。 age： 患者的年龄。 sex： 患者的性别，1表示男性，2表示女性。 ph.ecog： 患者的肺癌ECOG（Eastern Cooperative Oncology Group）表现评分，其中0表示正常活动，5表示完全失能。 ph.karno： 患者的Karnofsky评分，用于评估患者的一般状态和功能水平，最高得分为100，分数越低表示功能能力越差。 pat.karno： 患者入组时的Karnofsky评分。 meal.cal： 患者每日饮食摄入热量（单位：卡路里）。 wt.loss： 患者在过去6个月中的体重减轻量（单位：磅）。 这些变量可以用来预测患者的生存时间和生存率，以及探索与肺癌患者相关的临床特征。
- 「数据预处理」
summary(lung)
结果展示：
inst time status age Min. : 1.00 Min. : 5.0 Min. :1.000 Min. :39.00 1st Qu.: 3.00 1st Qu.: 166.8 1st Qu.:1.000 1st Qu.:56.00 Median :11.00 Median : 255.5 Median :2.000 Median :63.00 Mean :11.09 Mean : 305.2 Mean :1.724 Mean :62.45 3rd Qu.:16.00 3rd Qu.: 396.5 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:69.00 Max. :33.00 Max. :1022.0 Max. :2.000 Max. :82.00 NA's :1 sex ph.ecog ph.karno pat.karno Min. :1.000 Min. :0.0000 Min. : 50.00 Min. : 30.00 1st Qu.:1.000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.: 75.00 1st Qu.: 70.00 Median :1.000 Median :1.0000 Median : 80.00 Median : 80.00 Mean :1.395 Mean :0.9515 Mean : 81.94 Mean : 79.96 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.: 90.00 3rd Qu.: 90.00 Max. :2.000 Max. :3.0000 Max. :100.00 Max. :100.00 NA's :1 NA's :1 NA's :3 meal.cal wt.loss Min. : 96.0 Min. :-24.000 1st Qu.: 635.0 1st Qu.: 0.000 Median : 975.0 Median : 7.000 Mean : 928.8 Mean : 9.832 3rd Qu.:1150.0 3rd Qu.: 15.750 Max. :2600.0 Max. : 68.000 NA's :47 NA's :14
从上面可以看出，该数据集中存在很多的缺失数据，在分析之前需要「插值处理」一下。
library(mice) input.data <- mice(lung,seed=5) data <- complete(input.data,3) summary(data)
结果展示：
inst time status age Min. : 1.00 Min. : 5.0 Min. :1.000 Min. :39.00 1st Qu.: 3.00 1st Qu.: 166.8 1st Qu.:1.000 1st Qu.:56.00 Median :11.00 Median : 255.5 Median :2.000 Median :63.00 Mean :11.07 Mean : 305.2 Mean :1.724 Mean :62.45 3rd Qu.:16.00 3rd Qu.: 396.5 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:69.00 Max. :33.00 Max. :1022.0 Max. :2.000 Max. :82.00 sex ph.ecog ph.karno pat.karno Min. :1.000 Min. :0.0000 Min. : 50.00 Min. : 30.00 1st Qu.:1.000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.: 70.00 1st Qu.: 70.00 Median :1.000 Median :1.0000 Median : 80.00 Median : 80.00 Mean :1.395 Mean :0.9561 Mean : 81.89 Mean : 79.91 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.: 90.00 3rd Qu.: 90.00 Max. :2.000 Max. :3.0000 Max. :100.00 Max. :100.00 meal.cal wt.loss Min. : 96.0 Min. :-24.000 1st Qu.: 712.2 1st Qu.: 0.000 Median : 975.0 Median : 7.000 Mean : 933.8 Mean : 9.706 3rd Qu.:1150.0 3rd Qu.: 15.000 Max. :2600.0 Max. : 68.000
从上面可以看出结果补充完整。
- 「模型拟合」
library(lightgbm) library(tidymodels) library(bonsai) set.seed(123) data$status <- as.factor(data$status) lgb <- boost_tree() %>% set_engine("lightgbm") %>% set_mode("classification") %>% fit(status~.,data=data)
- 「构建解释器」
library(DALEXtra) lgb_exp <- explain_tidymodels(lgb, data =data[,-2], y=data$status, label = "LightGBM") # Breakdown图 lgb_bd <- predict_parts(lgb_exp,new_observation=data[1,-2]) plot(lgb_bd)
模型预测样本2 的值为0.971，红色或浅蓝色条形显示各变量的对预测的影响，正值表示增加患病的风险，负值减少患病的风险，预测值等于每个特征贡献的和。
# SHAP值 lgb_shap <- predict_parts(lgb_exp, type = "shap", new_observation = data[2,]) plot(lgb_shap,show_boxplots=FALSE)
SHAP值也可以显示各变量对预测的贡献度，只不过与Breakdown的评估方法不同。红色条形对样本2 的贡献为负值，属于保护因素，浅蓝色条对预测的贡献为正值。
# CP图 library(ingredients) lgb_cp <- ceteris_paribus(lgb_exp,data[2,]) plot(lgb_cp,subtitle = "")
CP图可以显示每个预测变量对模型预测影响的变化曲线，如果曲线变化陡峭，则表明该变量对预测的影响较大；如果曲线平缓或呈直线，则表明该变量对预测的影响较小。
# 部分依赖图（PDP） lgb_pd <- partial_dependence(lgb_exp) plot(lgb_pd)
部分依赖图也可以展示变量对预测的影响。
# 变量重要性 library(vivo) lgb_profiles <- model_profile(lgb_exp) lgb_vi <- global_variable_importance(lgb_profiles) plot(lgb_vi)
# 绘制ROC曲线 library(auditor) lgb_mp <- model_evaluation(lgb_exp) # 绘制ROC曲线 plot(lgb_mp)+geom_line(color="red",lwd=1.5,lty=2)+geom_abline()
四、结论和展望
本研究表明，LightGBM算法在肺癌分类中具有广阔的应用前景和重要的贡献。其优势包括高效处理大规模数据、准确捕捉特征之间的非线性关系、以及提供较强的解释性，这些特点使得它成为肺癌研究中一个有力的工具。通过结合临床信息和基因表达数据，LightGBM能够帮助医生进行肺癌的早期检测、分类预测以及治疗响应预测，为临床决策提供重要支持。
尽管本研究取得了一些令人鼓舞的结果，但仍然存在一些局限性和挑战。当前研究的局限性包括数据集的多样性不足、特征选择和优化的待完善性，以及对模型解释性的进一步改进空间。未来可能的研究方向包括扩大数据集的规模和多样性、优化特征选择方法、改进模型的解释性，以及解决数据隐私和安全等挑战。
结合LightGBM算法的经验和成果，可以推动乳腺癌研究的深入发展。类似于肺癌研究，LightGBM算法可以应用于乳腺癌的早期检测、分类预测和治疗响应预测，为乳腺癌的诊断和治疗提供更精准、个性化的支持。未来的研究可以借鉴当前肺癌研究的经验，结合乳腺癌特有的临床和基因表达数据，利用LightGBM算法开展更加深入的研究，为乳腺癌患者的健康提供更好的服务和支持。
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