在公衛體檢系統的數據智能挖掘分析中，過(guò)度擬合會(huì )導致模型在真實(shí)場(chǎng)景中 “失靈”，影響公共衛生決策的可靠性。避免過(guò)度擬合需從數據、模型、驗證三方面切入，通過(guò)技術(shù)手段與流程管控實(shí)現平衡。以下是具體策略：

一、數據層：夯實(shí)樣本質(zhì)量與多樣性

1、擴大樣本覆蓋與分層抽樣

確保數據覆蓋不同年齡、性別、地域、健康狀況的人群，避免模型僅學(xué)習到某類(lèi)人群的特異性特征。

對罕見(jiàn)病或特殊群體采用過(guò)采樣技術(shù)，避免因樣本量不足導致模型忽略關(guān)鍵風(fēng)險因素。

2、嚴格數據清洗與去噪

保留合理異常值：避免直接剔除 “極端但真實(shí)” 的數據，可通過(guò)領(lǐng)域知識區分 “噪音” 與 “有效信號”。

拆分訓練集與驗證集時(shí)，確保兩者分布一致，避免因數據割裂導致模型 “記憶” 無(wú)關(guān)模式。

二、模型層：簡(jiǎn)化復雜度與引入約束

1、優(yōu)先選擇可解釋模型

對線(xiàn)性問(wèn)題，優(yōu)先使用邏輯回歸、決策樹(shù)等簡(jiǎn)單模型，避免直接套用深度學(xué)習。例如，用決策樹(shù)分析高血壓風(fēng)險時(shí)，可直觀(guān)看到 “年齡＞60 歲”“BMI＞28” 等核心特征，減少對次要噪音的擬合。

對復雜模型，強制加入正則化約束：

L1/L2 正則化：在損失函數中增加權重懲罰項，迫使模型忽略冗余特征。

Dropout 層：訓練時(shí)隨機 “屏蔽” 部分神經(jīng)元，避免模型過(guò)度依賴(lài)某幾個(gè)非關(guān)鍵特征。

2、限制模型深度與參數規模

避免盲目追求多層網(wǎng)絡(luò )：例如，分析兒童生長(cháng)發(fā)育數據時(shí)，2-3 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )已足夠捕捉 “年齡 - 身高 - 體重” 的線(xiàn)性關(guān)系，過(guò)深網(wǎng)絡(luò )可能擬合數據采集時(shí)的隨機誤差。

采用特征重要性篩選：通過(guò) SHAP 值、LIME 等工具評估特征貢獻度，剔除貢獻率＜5% 的冗余特征，減少模型學(xué)習的 “干擾項”。

三、驗證層：強化泛化能力測試

1、多維度交叉驗證

時(shí)間交叉驗證：按體檢年份劃分數據，模擬模型在新人群中的表現，避免因過(guò)度學(xué)習歷史趨勢導致未來(lái)預測偏差。

地域交叉驗證：用 A 地區數據訓練、B 地區數據測試，驗證模型在不同醫療水平、生活習慣區域的泛化能力。

2、引入臨床專(zhuān)家 “常識校驗”

在模型訓練完成后，邀請公衛醫師評估特征邏輯：例如，若模型將 “佩戴眼鏡” 判定為高血壓風(fēng)險因素，需排查是否因數據中 “近視人群更久坐” 的混雜因素導致，而非真實(shí)因果關(guān)系。

設定 “反常識結果否決機制”：如模型預測 “10 歲兒童肺癌患病率＞老年群體”，即使算法指標達標，也需回溯數據采集或建模過(guò)程是否存在偏差。

四、動(dòng)態(tài)優(yōu)化：建立模型生命周期管理

1、定期重訓與版本迭代

每季度或半年用最新數據重訓模型，刪除過(guò)時(shí)特征，加入新指標，避免模型因人群健康特征變化而失效。

2、在線(xiàn)監測與實(shí)時(shí)糾錯

在模型部署后，持續跟蹤真實(shí)預測結果與實(shí)際健康結局的差異，若偏差超過(guò) 5%，自動(dòng)觸發(fā)模型復檢流程，排查是否因數據分布漂移導致過(guò)擬合。