专利名称 ---【 基于梯度迭代树的疾病预测模型建立方法及装置 】

基本信息
申请号
CN201810408751.5
申请日
20180502
公开(公告)号
CN108717867A
公开(公告)日
20181030
申请(专利权)人
中国科学技术大学苏州研究院;苏州孟想智能科技有限公司
申请人地址
215123 江苏省苏州市工业园区独墅湖高教区仁爱路166号
发明人
孟宁;张鹏;李俊峰;潘梦泽;何君;朱进; 专利类型 发明专利
摘要
本发明公开了一种基于梯度迭代树的疾病预测模型建立方法,包括:对采集的临床数据进行预处理,采用基本信息和血常规检测指标构造特征;基于GBDT算法构建第一预测模型,对第一预测模型的数据集标记标签,利用训练集训练第一预测模型,利用网格搜索进行参数调优,对第一预测模型进行优化,所述第一预测模型用于预测疾病和健康;基于GBDT算法构建第二预测模型,对第二预测模型的数据集标记标签,利用训练集训练第二预测模型,利用网格搜索进行参数调优,对第二预测模型进行优化,所述第二预测模型用于预测具体病种。可以对数据快速标记标签,得到的疾病预测模型的预测准确率高,预测时间短。
主权项
1.一种基于梯度迭代树的疾病预测模型建立方法,其特征在于,包括以下步骤:S01:对采集的临床数据进行预处理,采用基本信息和血常规检测指标构造特征;S02:基于GBDT算法构建第一预测模型,对第一预测模型的数据集标记标签,利用训练集训练第一预测模型,利用网格搜索进行参数调优,对第一预测模型进行优化,所述第一预测模型用于预测疾病和健康;S03:基于GBDT算法构建第二预测模型,对第二预测模型的数据集标记标签,利用训练集训练第二预测模型,利用网格搜索进行参数调优,对第二预测模型进行优化,所述第二预测模型用于预测具体病种。

 

IPC信息
IPC主分类号
G16H50/00

 

法律状态信息
法律状态公告日
20181123
法律状态
实质审查的生效 法律状态信息
CN201810408751 20181123 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G16H 50/00
法律状态公告日
20181030
法律状态
公开 法律状态信息
CN201810408751 20181030 公开 公开

 

代理信息
代理机构名称
苏州创元专利商标事务所有限公司 32103
代理人姓名
范晴;丁浩秋

 

被引专利信息
引用阶段 被引时间 专利号 申请人 公开时间

 

被引非专利信息
引用阶段 被引时间 被引文档类型 被引文档信息


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