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申请/专利权人：苏州因顿医学检验实验室有限公司

摘要：本发明公开了一种酒量预测模型的构建方法，包括：S1、获取样本的饮酒能力与饮酒量的关系，根据所述饮酒量分为第一预设数量个饮酒段位，并根据所述样本的饮酒能力与饮酒量的关系、饮酒段位建立第一数据库；S2、获取样本的基因数据并进行基因数据格式化；S3、根据格式化后的样本的基因数据和所述第一数据库选用机器学习模型构建第一饮酒量预测模型。有益效果：通过机器学习构建一种酒量预测模型，提供饮酒量判断标准，量化个体的饮酒能力，有利于对用户进行有效的酒量预测。

主权项：1.一种酒量预测模型的构建方法，其特征在于，包括：S1、获取样本的饮酒能力与饮酒量的关系，根据所述饮酒量分为第一预设数量个饮酒段位，并根据所述样本的饮酒能力与饮酒量的关系、饮酒段位建立第一数据库；S2、获取样本的基因数据并进行基因数据格式化；S3、根据格式化后的样本的基因数据和所述第一数据库选用机器学习模型构建第一饮酒量预测模型；其中，S21、采集样本的唾液；S22、根据所述样本的唾液进行DNA提取，对提取DNA进行基因测序；S23、对基因测序后的基因数据进行处理，得到每个样本饮酒量相关的基因位点的基因型；S24、将所述基因位点按照基因型格式化成数字；其中，对所述格式化后的样本的基因数据进行基因位点筛选，包括：S241、分别计算每个基因位点的特征值对所述第一数据库进行划分后得到的各数据子集与划分前的数据集的纯度提升值或不确定性降低值；S242、选取最大纯度提升值或最大不确定性降低值的基因位点N和所述基因位点N的特征值n，其中，将所述基因位点N作为节点，按照所述基因位点N的特征值n的分组将所述第一数据库拆分成两个子数据集；S243、依次在两个子数据集中，计算各基因位点的特征值在子数据集中的纯度提升值或不确定性降低值；选取最大纯度提升值或最大不确定性降低值的基因位点M和所述基因位点M的特征值m，其中，将所述基因位点M作为子节点，按照所述基因位点M的特征值m的分组对子数据集再次拆分；S244、在确定划分后的子数据集的纯度大于预设纯度阈值或不确定性值小于预设不确定性阈值时，停止拆分，最终得到与饮酒量相关的基因位点及基因位点与饮酒段位的关系；其中，度量划分数据集前后的数据集的纯度以及不确定性的方法包括计算信息增益、信息增益率、基尼系数中的至少一个参数，具体的在根据基尼系数确定纯度及不确定性的方法中，基尼系数越大，数据的不确定性越高，样本纯度越低，表示数据集中目标样本所占总样本的比例越小；基尼系数越小，数据的不确定性越低，样本纯度越高，表示数据集中目标样本所占总样本的比例越高；在基尼系数小于预设数值时，表示划分后的子数据集的纯度大于预设纯度阈值或不确定性值小于预设不确定性阈值时，停止拆分，最终得到与饮酒量相关的基因位点及基因位点与饮酒段位的关系。

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