[发明专利]一种医院感染数据的样本选取的时间段推理方法

摘要

本发明公开了一种医院感染数据的样本选取的时间段推理方法，在进行数据采样的过程中，以记录的诊断日期为基准，选取真实感染日期或者是真实感染日期最近几天的样本，其中以基准往前的“前时间段”和往后的“后时间段”推理的时间单位长度内抽取样本，并求取平均值进行估值。其有益效果为：采用时间段推理的方法解决样本选取的问题，有效获取处于感染状态的那段时间的感染样本，且该方法具备可推广性，对于时间序列的数据均可以进行尝试，此方法的使用具备的基本条件要类似于基本经验。

主权项

1.一种医院感染数据的样本选取的时间段推理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，确定医院感染数据的特征，并将特征按照“有效时间范围”进行归类，特征集合记作F，k表述在集合F中的第k个特征；步骤2，所有病人组成的集合记作S，在集合S中得到病人m，并对病人m生成正反例样本集合N；步骤3，步骤2中生成正反例样本集合N后，将医院感染病人集合记为C，感染病人的诊断日期组成的集合记为Cd；步骤4，从集合C中随机抽取n个病人，并获得n个病人对应的诊断日期；步骤5，对步骤4中的n个病人进行诊断，取得n个病人“前时间段”和“后时间段”的数据组成的数组A_pre和A_end；步骤6，对步骤5中的两个数组分别求和后再求平均，分别取得两个平均值avg_pre＝sum(A_pre)/n，avg_end＝sum(A_end)/n；这两个平均值作为集合C中所有病人的时间段推理的两个参数，近似估计集合C中所有病人的“前时间段”和“后时间段”；步骤7，更新数据生成样本集合D并根据样本集合D进行建模测试；步骤8，根据测试结果不断微调avg_pre和avg_end，以得到最终需求的值。其中，步骤2中的正例样本为发生医院感染的病人m样本，反例样本为未发生医院感染的病人m样本。