[发明专利]一种基于特征权重的LARS糖尿病预测方法有效
| 申请号： | 202010205152.0 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111223569B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 陈波;高秀娥;陈世峰;桑海涛;谢文学 | 申请（专利权）人： | 岭南师范学院 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G06F17/18;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人： | 何志欣 |
| 地址： | 524048 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于特征权重的LARS糖尿病预测系统，该系统包括存储设备；基于特征权重的LARS糖尿病预测模块，其耦合到存储设备且被配置为：计算自变量特征权重向量和原始相关度向量；基于所述自变量特征权重向量和所述原始相关度向量，输出基于特征权重的LARS糖尿病模型的回归系数ω。从糖尿病数据集特征出发，筛选出糖尿病关键特征变量，简化了糖尿病预测模型；提高了糖尿病预测模型的准确性，从而有助于提供准确的糖尿病预防与治疗措施。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 权重 lars 糖尿病 预测 方法 | ||
【主权项】：
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