[发明专利]基于梯度迭代树的疾病预测模型建立方法及装置在审
| 申请号： | 201810408751.5 | 申请日： | 2018-05-02 |
| 公开（公告）号： | CN108717867A | 公开（公告）日： | 2018-10-30 |
| 发明（设计）人： | 孟宁;张鹏;李俊峰;潘梦泽;何君;朱进 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学苏州研究院;苏州孟想智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/00 | 分类号： | G16H50/00 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴;丁浩秋 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于梯度迭代树的疾病预测模型建立方法，包括：对采集的临床数据进行预处理，采用基本信息和血常规检测指标构造特征；基于GBDT算法构建第一预测模型，对第一预测模型的数据集标记标签，利用训练集训练第一预测模型，利用网格搜索进行参数调优，对第一预测模型进行优化，所述第一预测模型用于预测疾病和健康；基于GBDT算法构建第二预测模型，对第二预测模型的数据集标记标签，利用训练集训练第二预测模型，利用网格搜索进行参数调优，对第二预测模型进行优化，所述第二预测模型用于预测具体病种。可以对数据快速标记标签，得到的疾病预测模型的预测准确率高，预测时间短。 | ||
| 搜索关键词： | 预测模型 疾病预测 数据集标记 预测 模型建立 算法构建 梯度迭代 网格搜索 标签 训练集 预处理 血常规检测 构造特征 基本信息 快速标记 临床数据 准确率 优化 采集 疾病 健康 | ||
【主权项】：
1.一种基于梯度迭代树的疾病预测模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：对采集的临床数据进行预处理，采用基本信息和血常规检测指标构造特征；S02：基于GBDT算法构建第一预测模型，对第一预测模型的数据集标记标签，利用训练集训练第一预测模型，利用网格搜索进行参数调优，对第一预测模型进行优化，所述第一预测模型用于预测疾病和健康；S03：基于GBDT算法构建第二预测模型，对第二预测模型的数据集标记标签，利用训练集训练第二预测模型，利用网格搜索进行参数调优，对第二预测模型进行优化，所述第二预测模型用于预测具体病种。
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