[发明专利]基于集成学习算法的脓毒症预后预测方法在审
| 申请号： | 202110786584.X | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113593708A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 杨勇;柯常杰;孙芳芳;翟明威 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H70/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于数据挖掘领域技术领域，具体涉及基于集成学习算法的脓毒症预后预测方法。包括如下步骤：S1，数据获取：获取患者电子数据资料，并提取有效特征变量；S2，数据预处理：采用四分位数划分进行数据离散化及z‑score标准化方法；S3，特征选取：采用Spearman相关性系数进行特征选择，计算各个特征对目标研究对象的相关系数；S4，预测模型训练：将数据输入到构建的预测模型中，并根据训练结果不断调节参数，使模型达到最优性能；S5，评估模型：利用测试集对训练好的模型做测试并进行评估。本发明具有科学可靠、准确率高、模型性能好、特异性和敏感度高、能够避免模型过拟合现象的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 算法 脓毒症 预后 预测 方法 | ||
【主权项】：
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