基于改进残差网络和SHAP的糖尿病预测及可解释性分析

魏国政; 魏丽丽; 宋廷强; 渠蓉蓉; 孙媛媛; 董凡琦

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202601024

计算技术与自动化 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (1) : 151 -157. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202601024

基于改进残差网络和SHAP的糖尿病预测及可解释性分析

魏国政, 魏丽丽, 宋廷强, 渠蓉蓉, 孙媛媛, 董凡琦

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摘要

针对糖尿病预测领域中可靠性与可解释性不足问题，提出了基于改进深度残差网络的预测算法。该算法嵌入了根据数据集特性设计的特征自注意力机制，并辅以SHAP模型以增强可解释性。SHAP能够精准定位并可视化影响糖尿病预测的关键因素，提升预测逻辑的透明度与实用价值。实验在Pima公开数据集及青岛某三甲综合医院私有数据集上展开，RAC模型与朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等模型进行了对比。结果显示，RAC的分类准确率、灵敏度、特异性、F₁分数值均优于其他模型，验证了其在临床实践中早期预警或辅助诊断的潜力。