[发明专利]一种基于饮食习惯预测糖尿病的模型构建方法和系统

权利要求书

1.一种基于饮食习惯预测糖尿病的模型构建方法,其特征在于，包括如下步骤：

获取包括样本多日餐食的食材信息的第一样本集；

抽取所述第一样本集中的若干个数据，将该数据作为特征组成第二样本集；

将所述第二样本集划分为训练集、验证集，将所述训练集作为决策树模型器的输入；

训练所述决策树模型，直至特征的信息增益低于阈值，得到决策树模型。

2.根据权利要求1所述的基于饮食习惯预测糖尿病的模型构建方法,其特征在于，所述第一样本集还包括样本人群的年龄、性别、体重、身高、糖尿病既往史、过敏史。

3.根据权利要求1所述的基于饮食习惯预测糖尿病的模型构建方法，其特征在于，根据所述第一样本集中的每个样本的年龄、性别、多日餐食的食材信息计算出营养素摄入量情况，将所述营养素摄入情况作为第二数据集的特征。

4.根据权利要求3所述的基于饮食习惯预测糖尿病的模型构建方法，其特征在于，所述营养素包括蛋白质、脂肪、葡萄糖。

5.根据权利要求3或4中任一所述的基于饮食习惯预测糖尿病的模型构建方法，其特征在于，所述第二样本集的特征包括年龄、血糖负荷、脂肪、蛋白质、肥胖、糖尿病遗传史。

6.根据权利要求1-4中任一所述的基于饮食习惯预测糖尿病的模型构建方法，其特征在于，将血糖负荷作为所述决策树模型的根节点。

7.一种基于饮食习惯预测糖尿病的的系统，其特征在于，包括获取模块、匹配模块、计算模块、决策树模型，

所述获取模块用于获取用户的年龄、性别、体重、身高、糖尿病既往史、过敏史、多日餐食的食材信息；

所述匹配模块用于根据用户的性别和年龄对营养素每日摄入量及营养素含量检索；

所述计算模块用于对匹配模块检索到的营养素含量进行加权计算，并与每日摄入量进行比对，得出营养素摄入量特征；

所述决策树模型根据营养素摄入量特征预测用户患糖尿病的概率。

8.根据权利要求7所述的基于饮食习惯预测糖尿病的的系统，其特征在于，所述决策树模型包括权利要求1-6中任一所述的基于饮食习惯预测痛风的模型构建方法所构建的模型。

9.根据权利要求8所述的基于饮食习惯预测糖尿病的的系统，其特征在于，所述营养素为葡萄糖、脂肪、蛋白质。

10.根据权利要求9所述的基于饮食习惯预测糖尿病的的系统，其特征在于，所述决策树模型通过随机森林树进行优化。