[发明专利]一种基于机器学习的GDM预测方法在审
| 申请号： | 202211595381.3 | 申请日： | 2022-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN116386858A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 卿桐;廖书娟;罗碧如;汤臣薇;黄佳靓;熊维军 | 申请（专利权）人： | 四川大学;四川大学华西第二医院;成都中科知用信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H10/60;G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/22;G06F18/23213;G06F18/2431;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 | 代理人： | 张小娟 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的GDM预测方法，所述基于机器学习的GDM预测方法包括：S1：获取孕妇的相关样本数据；S2：对所述相关样本数据进行预处理，得到预处理后的相关样本数据；S3：根据所述预处理后的相关样本数据，利用随机森林算法，构建GDM预测模型；S4：利用所述GDM预测模型对测试集数据进行分析，得到分析结果；S5：判断所述分析结果是否满足预设条件，若是，进入步骤S6，否则，返回步骤S1；S6：利用所述GDM预测模型对待检测孕妇的相关数据进行分析，得到预测结果。本发明能够解决现有的GDM预测模型准确率较低、预测效果较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 gdm 预测 方法 | ||
【主权项】：
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