[发明专利]一种贝叶斯优化的RF与LightGBM疾病预测方法有效
| 申请号： | 202210708716.1 | 申请日： | 2022-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN115050477B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 李培峦;李沛谕;刘珂妍;彭雪晴;张雨祺 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G06F18/2413;G06F18/2415;G06F18/241;G06F18/214;G06F18/21;G06N20/00 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 宋晨炜 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种贝叶斯优化的RF与LightGBM疾病预测方法，该方法首先用最大互信息系数进行特征选择、用SMOTE进行预处理，然后用贝叶斯优化算法选择随机森林和LightGBM学习器的最优超参数，之后用所选的最优超参数分别代入随机森林与LightGBM算法训练模型，最后分别在训练集上进行10折交叉验证、在测试集进行模型预测性能评估。在提高模型的性能和泛化能力的同时，提高了数据的有效性和准确率，避免网格搜索针对非凸问题易得到局部最优以及参数过多耗时长的问题，降低了模型的训练误差，缩短了训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 贝叶斯 优化 rf lightgbm 疾病 预测 方法 | ||
【主权项】：
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