[发明专利]一种基于抑郁症的小样本机器学习方法在审
| 申请号： | 202310989839.1 | 申请日： | 2023-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN116933894A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 陈超;宋彪;韩泽文 | 申请（专利权）人： | 内蒙古卫数数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G16H50/50;G06F18/214;G06F18/22;G06F18/24 |
| 代理公司： | 北京领果世纪知识产权代理有限公司 16221 | 代理人： | 王杰 |
| 地址： | 010010 内蒙古自治区呼和浩特市*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于抑郁症的小样本机器学习方法，包括以下步骤：数据集采集，小样本初始化模型构建：利用步骤采集的抑郁症数据集进行抑郁症小样本初始化模型的构建；增量数据选择；小样本优化模型构建，利用目标数据集进行新的小样本优化模型构建；集成子模型构建：利用抑郁症典型躯体症状数据集进行多个集成子模型的构建；集成模型构建：利用小样本优化模型和多个集成子模型，进行最优准确率赋权集成，形成最终的小样本机器学习模型。本发明采用上述一种基于抑郁症的小样本机器学习方法，解决现有技术中抑郁症小样本机器学习性能较差的问题，用于对抑郁症小样本数据增强并利用于机器学习技术，提升机器学习模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 抑郁症 样本 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
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