[发明专利]基于xgboost模型的慢性病复发预测方法、装置和计算机设备有效
| 申请号： | 201811560282.5 | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN109493975B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 郑劲平;陈一君;梁振宇;李菁;张冬莹;罗俊宇 | 申请（专利权）人： | 广州医科大学附属第一医院;广州天鹏计算机科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30 |
| 代理公司： | 广州文冠倪律知识产权代理事务所(普通合伙) 44348 | 代理人： | 倪小敏 |
| 地址： | 510120 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于xgboost模型的慢性病复发预测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取待测诊断数据；所述待测诊断数据包括有进出院时间；根据所述进出院时间，将所述待测诊断数据作为模型训练样本；采用所述模型训练样本训练所述xgboost模型，得到训练后模型；所述训练后模型用于对所述待测诊断数据进行慢性病复发预测。通过本方案的采用，可以解决训练样本分布不平衡的问题，进而提高慢性病复发预测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 xgboost 模型 慢性病 复发 预测 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于xgboost模型的慢性病复发预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待测诊断数据；所述待测诊断数据包括有进出院时间；根据所述进出院时间，将所述待测诊断数据作为模型训练样本；采用所述模型训练样本训练所述xgboost模型，得到训练后模型；所述训练后模型用于对所述待测诊断数据进行慢性病复发预测。
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