目的 基于Logistic回归(LR)和XGBoost算法构建并验证3～5期慢性肾脏病(CKD)非透析患者营养不良风险模型，对比两者预测效能。方法 选取506例CKD患者为研究对象，按时间先后顺序以8∶2比例分为训练集404例和测试集102例。训练集以是否存在营养不良划分为病例组和对照组，每组202例。建立LR与XGBoost模型，通过受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度、GiViTI校准曲线带和临床决策曲线评价模型效能。结果 LR模型显示，年龄≥60岁、疾病5期、食欲减退、低白蛋白、低前白蛋白、低上臂肌围、高感知压力是3～5期非透析患者营养不良的独立危险因素，体力活动为保护因素(P<0.05)。XGBoost模型中，前5位影响变量为白蛋白、食欲、体力活动、前白蛋白与上臂肌围。训练集LR与XGBoost模型的AUC分别为0.930和0.947,测试集分别为0.925和0.933,后者预测能力略高(P>0.05)。GiViTI校准曲线带均显示良好的校准能力。结论 XGBoost模型联合沙普利加法解释在识别营养不良患者及指导精准护理方面表现更优。