第三節 資料前置處理
二、 欄位處理
(一) 資料來源
本研究之資料來源為學術調查研究資料庫(SRDA)中紀玫如的「中老年人健 康素養調查研究與介入模式探討」之蒐集資料，該研究是以問卷填答方式蒐集 參與者健康識能等相關資料，問卷架構如下表 6[6]。
表 6、中老年人健康素養調查問卷之架構 A.基本健康情形(含慢性病罹患紀錄) B.自覺健康素養
C.健康知識
D1.健康識能評估簡式量表-門診對話 D2.健康識能評估簡式量表-用藥資訊 E.人口學特質
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(二) 填補缺失值
由於原始資料有缺失值，所以利用以下方式填補。
middle_age_HL_data=middle_age_HL_data.fillna(0) middle_age_HL_data=middle_age_HL_data.replace("","0") middle_age_HL_data=middle_age_HL_data.replace(" ","0")
(三) 特徵轉換
原始問卷資料之「自覺健康素養」面向之評估，其包含的題項(b1~b19)如 下表 7，有「非常不同意」至「非常同意」5種回答(1~5分)，其設計概念與
Sørensen開發之HLS-EU-Q47涵蓋的三個領域(健康照護、疾病預防、健康促進)
極為類似[5, 18]，故本研究將「自覺健康素養」之題項依照Sørensen (表 2)的概 念矩陣進行對應分類，並各自加總建立為4個新特徵面向，以此新資料面向來 進行機器學習模型，以獲得較好之機器學習效能，其結果如表 8顯示。
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表 7、中老年人健康素養調查問卷之「自覺健康素養」部分[6]
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表 8、中老年人健康素養調查問卷之自覺健康素養之轉換後新特徵
新特徵 加總的欄位
整體自覺健康(Conscious_Health_Literacy) b1、b2…..b19
健康照護(Health Care，CHL_HC) b1、b2、b3、b5、b6、b9、b13、b14、b16 疾病預防(Disease Prevention，CHL_DP) b10、b11、b15、b17、b18、b19
健康促進(Health Promotion，CHL_HP) b4、b7、b8、b12
接著，在原始資料中「健康知識」部分，此部分是負責評估基本健康知 識，類似於是非題概念，所以會有正確答案。由於原始的問卷未提供正確答 案，所以本研究延請一位健康照護領域專家提供正確答案(表 9)，然後計算每 位參與者的回答得分數，並產生一個新特徵面向「健康知識之答對題數 (HK_25)」。
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表 9、中老年人健康素養調查問卷之健康知識[6]
原始資料中「健康識能評估簡式量表」的部分，分成「第一部分：門診對 話」與「第二部分：用藥資訊」(圖 18、圖 19)，它是負責評估健康知識的應 用概念，類似於選擇題概念，也會有正確答案。題目內容是情境題，主要是觀 察答題者在現實門診或服藥中碰到這些情境時會選擇的應對方式(圖 18、圖 19)。由於原始的問卷也未提供正確答案，本研究請一位健康照護領域專家查證 後提供正確答案(圖 18、圖 19)，然後再計算每參與者的回答正確題數，並產 生一個新特徵「健康識能應用之答對題數(HLap_11)」。
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圖 18、中老年人健康素養調查問卷之健康識能評估簡式量表之第一部分[6]
圖 19、中老年人健康素養調查問卷之健康識能評估簡式量表之第二部分[6]
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將自覺健康素養、健康知識與健康識能評估簡式量表與都進行上述的欄位 轉換後，本研究將會依照下列表 10所示將新特徵值各自切成以下的範圍規則 並轉換，以產生成新特徵欄位，以便後續的模型建立。
表 10切分的數值範圍是本研究是參考HLS-EU-Q47健康維護3面向值的切 分方式且經由機器學習多次嘗試建模後，得出以下切分數值範圍是最適合用來 機器學習建模的數據內容。其中代表健康識能相關的「健康照護(CHL_HC_2)」、
「疾病預防(CHL_DP_2)」、「健康促進(CHL_HP_2)」與「整體自覺健康
(Conscious_Health_Literacy2)」四項指標值0代表低段分；1代表中段分；2代表 高段分。
表 10、特徵轉換規則
特徵 轉換規則 新特徵
整體自覺健康(Conscious_Health_Literacy)
0~49：0 50~70：1
>= 71：2
Conscious_Health_Literacy2
健康照護(Health Care，CHL_HC)
0~23：0 24~34：1
>= 35：2
CHL_HC_2
疾病預防(Disease Prevention，CHL_DP)
0~21：0 22~25：1
>= 26：2
CHL_DP_2
健康促進(Health Promotion，CHL_HP)
0~10：0 11~15：1
>= 16：2
CHL_HP_2
健康知識之答對題數(HK_25) 0~13：0
>= 14：1 HK_25_2 健康識能應用之答對題數(HLap_11) 0~6：0
>= 7：1 HLap_11_2
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由於本原始資料有些特徵內容是屬於描述型文字內容，此種資料特徵不適 合本研究採用的機器學習法，另外，原始資料也存在特徵數量多疑慮。因此本 研究依據資料的型別分別篩選出「過去一年是否曾經住院(a6)」、「過去一年是否 曾經急診(a7)」，再加上上述提到的「健康照護(CHL_HC_2)」、「疾病預防(CHL_DP _2)」、「健康促進(CHL_HP_2)」、「整體自覺健康(Conscious_Health_Literacy2)」、
「健康識能應用之答對題數(HLap_11_2)」與「健康知識之答對題數(HK_25_2)」
這些整合過且類別內容種類少的新特徵作為機器學習的預測變數。結果變數則 依據表 11將有勾選三種以上慢性病的患者歸類成「有罹患三種以上慢性疾 病」，未滿勾三個則歸類成「無罹患三種以上慢性疾病」，以此生成產生一個新 特徵「有無三種以上慢性疾病(ever_three_chronic)」。
表 11、中老年人健康素養調查問卷之常見併發症[6]
最後經過預處理整體的資料集，總共有7個預測變數與1個結果變數，詳細如 下表 12。
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表 12、變數資料格式
特徵 英文名稱 數值
a6 過去一年是否曾經住院(a6) 0：沒有、1：有 a7 過去一年是否曾經急診(a7) 0：沒有、1：有 Conscious_Health_Literacy2 整體自覺健康(Conscious_Health_Literacy) 0~49：0
50~70：1
>= 71：2
CHL_HC_2 健康照護(Health Care，CHL_HC) 0~23：0
24~34：1
>= 35：2
CHL_DP_2 疾病預防(Disease Prevention，CHL_DP) 0~21：0
22~25：1
>= 26：2
CHL_HP_2 健康促進(Health Promotion，CHL_HP) 0~10：0
11~15：1
>= 16：2
HK_25_2 健康知識之答對題數(HK_25) 0~12：0
>= 13：1
HLap_11_2 健康識能應用之答對題數(HLap_11) 0~5：0
>= 6：1
ever_three_chronic(結果變數) 有無三種以上慢性疾病 0：沒有、1：有