[发明专利]一种基于集成学习的低密度脂蛋白的数据处理方法在审
| 申请号： | 202110256374.X | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN113012753A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 许川佩;穴皓月;唐鹏;张弦;陈涛;李翔;王月娥 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G16B15/20 | 分类号： | G16B15/20;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 白洪 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的低密度脂蛋白的数据处理方法，通过对特定频率范围内的阻抗谱数据进行数据预处理得到含有多个特征变量的特征矩阵，采用集成学习中的随机森林算法融合CART回归树算法建立低密度脂蛋白预测模型，结合以胆固醇浓度为核心的生物电阻抗谱参数相关性较高的特征变量来进一步优化低密度脂蛋白预测模型，最终得到低密度脂蛋白的预测值，再通过方差、偏差以及模型的可解释度等回归模型的指标评价，解决了现有技术中的机器识别高血脂症预测模型精确度、泛化能力以及鲁棒性不高的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 密度 脂蛋白 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
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