使用机器学习来确定习惯性预制水摄入的决定因素
Emma J Stinson1, Ethan Collins2, Tomas Cabeza De Baca3
1Phoenix Epidemiology and Clinical Research Branch, National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, Phoenix, Arizona; College of Health Solutions, Arizona State University, Phoenix, Arizona.
机器学习模型确定了影响成人预制水摄入量的关键因素. 这些模型揭示了水消耗与饮食,生理和能源支出变量之间的关联,有助于评估水分状态.
科学领域:
- 营养科学 营养科学
- 生物统计学 生物统计学
- 生理学 生理学 生理学
背景情况:
- 充足的饮用水对整体健康至关重要.
- 了解成年人预制水消耗的决定因素仍然有限.
- 预制水摄入量包括来自饮料和食品的水.
研究的目的:
- 应用机器学习 (ML) 模型来识别与健康成年人预制水摄入相关的因素.
- 将ML方法与传统的统计方法进行比较,以识别水分预测因素.
- 探索预制水摄入量与各种饮食,生理和身体组成变量之间的关系.
主要方法:
- 对来自CALERIETM 2试验的219名参与者的基线数据的二次分析.
- 使用和氧-18同位素数据量化习惯性预制水摄入量.
- 开发和比较各种回归模型 (线性,基于树的,处罚) 以确定相关因素.
主要成果:
- 一个结合25个变量的回归模型最好地解释了预制水摄入量38%的差异.
- 更高的预制水摄入量与增加的纤维,蛋白质,酒精和总食物摄入量相关,碳水化合物和摄入量减少.
- ML模型强调了酒精和摄入量作为重要的预测因素,这些预测因素没有被传统的线性回归识别出来.
结论:
- 数据驱动的ML模型可以发现与预成型吸水相关的复杂模式,而传统方法可能会错过这些复杂模式.
- 这些发现可以为识别有水分不足风险的个体的策略提供信息.
- 机器学习为营养和健康研究中分析复杂数据集提供了一种强大的方法.
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