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基于集成学习的川崎病风险评估模型的构建方法及系统

基本信息

申请号 CN201811306908.X 申请日 -
公开（公告）号 CN109065171A 公开（公告）日 2018-12-21
申请公布号 CN109065171A 申请公布日 2018-12-21
分类号 G16H50/50 分类 物理
发明人 丁国徽;贾佳;李光;徐重飞;周珍 申请（专利权）人 道之精准医学科技（上海）有限公司
代理机构 南京利丰知识产权代理事务所（特殊普通合伙） 代理人 王锋
地址 215000 江苏省苏州市工业园区星湖街218号A2楼426单元
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供了一种基于集成学习的川崎病风险评估模型的构建方法及系统，先从样本数据集中提取可用于建模及模型评估的有效样本，然后从构建样本数据的特征集中筛选出符合现场医疗辅助诊断应用的至少10项特征，分别采用随机森林、Boosting、线性模型和神经网络算法构建川崎病患病风险预测基础模型及分类阀域t；采用朴素贝叶斯算法进行整合根据二类后验概率的比较结果评估川崎病风险的风险大小。本发明的方法有效的解决了大多数分类器过拟合的问题，扬长避短，使评估模型更为精准。