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一、问题背景与总体分析

1.1 问题背景

本题目聚焦于中老年人群痰湿体质与高血脂症的关联研究。痰湿体质是中医九种体质类型之一，与代谢性疾病特别是高血脂症有密切关联。题目提供了1000例患者的详细数据，包括中医体质积分、活动能力评分、血常规指标、高血脂诊断信息等维度。

1.2 数据特征分析

根据附件数据，数据集包含以下关键维度：

中医体质维度（9种体质积分，0-100分）：

• 平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质

活动能力维度：

• ADL（躯体活动评分）：5项，每项0-10分，总分0-50分

• IADL（工具性日常活动评分）：5项，每项0-10分，总分0-50分

• 活动量表总分：0-100分

血常规及代谢指标：

• HDL-C（高密度脂蛋白）、LDL-C（低密度脂蛋白）、TG（甘油三酯）、TC（总胆固醇）

• 空腹血糖、血尿酸、BMI

诊断标签：

• 高血脂症二分类标签（0/1）

• 血脂异常分型标签（1=高胆固醇，2=高甘油三酯，3=混合型）

基础信息：

• 年龄组、性别、吸烟史、饮酒史

1.3 总体研究框架

本研究将采用以下技术路线：

1. 数据预处理与探索性分析：缺失值处理、异常值检测、数据标准化

2. 特征工程：构建复合特征、特征选择

3. 问题1：关键指标筛选 + 九种体质贡献度分析

4. 问题2：三级风险预警模型构建 + 风险分层阈值确定

5. 问题3：个性化干预方案优化模型

目录

一、问题背景与总体分析

1.1 问题背景

1.2 数据特征分析

1.3 总体研究框架

二、数据预处理与探索性分析

2.1 数据预处理

2.2 探索性数据分析

三、问题1：关键指标筛选与体质贡献度分析

3.1 问题分析

3.2 方法论设计

3.2.1 特征筛选方法

3.2.2 贡献度分析方法

3.3 关键指标筛选实现

3.4 九种体质贡献度分析

四、问题2：融合多维度特征的风险预警模型

4.1 问题分析

4.2 方法论设计

4.2.1 风险分层策略

4.2.2 模型构建

4.3 风险预警模型实现

五、问题3：个性化干预方案优化模型

5.1 问题分析

5.2 数学模型构建

5.2.1 决策变量

5.2.2 目标函数

5.2.3 约束条件

5.3 优化模型实现

六、模型评估与验证

6.1 交叉验证

6.2 与基准模型对比

二、数据预处理与探索性分析

2.1 数据预处理

python

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, StratifiedKFold from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif, mutual_info_classif, RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier from sklearn.linear_model import