进行中2026年6月15日

Exp018 · LightGBM + Optuna 最终调参实验

LightGBMOptuna巨大儿调参

实验目标

使用 Optuna 对 LightGBM 进行贝叶斯超参数优化，在巨大儿预测任务上取得最佳 AUC。

数据版本

文件：hospital_data_completed_v3.csv
样本量：2,847 例
正例（巨大儿）：521 例（18.3%）
特征数：15 个
缺失值处理：W-KNN 插补

参数设置

best_params = {
    'n_estimators':      487,
    'learning_rate':     0.0523,
    'max_depth':         6,
    'num_leaves':        63,
    'min_child_samples': 28,
    'subsample':         0.823,
    'colsample_bytree':  0.791,
    'random_state':      42,
}

实验结果

指标	数值
AUC	0.920
F1 Score	0.567
Sensitivity	0.731
Specificity	0.884
PPV	0.462
NPV	0.954

结论

模型在验证集上取得 AUC 0.920，达到临床应用潜力标准。高 NPV（0.954）说明阴性预测价值强，可有效排除非巨大儿。

下一步

外部验证集测试
SHAP 特征重要性分析
撰写论文方法部分