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一种药物不良反应的预测模型构建方法、系统及介质 

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申请/专利权人:中国中医科学院中医临床基础医学研究所

摘要:本发明提供一种药物不良反应的预测模型构建方法、系统及介质,涉及数据分类领域,包括:获取药物不良反应的大样本数据,将大样本数据划分为发生药物不良反应的少数类样本集和未发生药物不良反应的多数类样本集,对多数类样本集应用谱聚类算法,获得多个多数类样本簇;对所有多个多数类样本簇按比例随机采样,获得多个随机采样的多数类样本并构成多数类样本子集;基于Bagging集成策略,对多个多数类样本簇重复应用T次按比例随机采样,构建T个多数类样本子集,并分别与少数类样本集合并,获得T个平衡子集;通过Boosting集成算法并行训练T个基分类器,集成训练后的T个分类器,获得药物不良反应的预测模型。

主权项:1.一种药物不良反应的预测模型构建方法,其特征在于,包括:获取药物不良反应的大样本数据,大样本数据包括与病患、医药相关的特征以及是否发生不良反应的目标特征,根据目标特征将大样本数据划分为发生药物不良反应的少数类样本集和未发生药物不良反应的多数类样本集,对多数类样本集应用谱聚类算法,获得多个多数类样本簇;对所有多个多数类样本簇按比例随机采样,获得多个随机采样的多数类样本,多个随机采样的多数类样本构成多数类样本子集,其中,多数类样本子集与少数类样本集的样本数量相同或平衡;基于Bagging集成策略,对多个多数类样本簇重复应用T次按比例随机采样,构建T个多数类样本子集,并分别与少数类样本集合并,获得T个平衡子集;针对T个平衡子集,通过Boosting集成算法并行训练T个基分类器,集成训练后的T个分类器,获得药物不良反应的预测模型。

全文数据:

权利要求:

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