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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习算法的风险分层评估方法及系统，涉及生物医药技术领域，包括以下步骤：获取患者相关数据，将其中一个独立中心数据作为验证集，其余患者相关数据进行随机分配，得到训练集、测试集；将训练集的患者数据输入至基于随机森林算法的预测模型内，构建风险得分计算公式得到风险评分，利用等宽分段原则对风险得分进行分段，其中，分段包括：低、中、高危风险人群；将测试集数据输入至训练后的基于随机森林算法的预测模型内，进行参数调整；将验证集数据用于模型评估，并验证风险评分系统对高、中、低危风险人群的区分度，加入了CT图像L1横突水平的相关参数，用机器学习算法整合患者的多维度临床特征，在保证模型较高泛化能力的同时提高了预测准确率。
主权项：1.一种基于机器学习算法的风险分层评估方法，其特征在于，方法包括以下步骤：获取患者相关数据，将其中一个独立中心数据作为验证集，其余患者相关数据进行随机分配，得到训练集、测试集；将训练集的患者数据输入至基于随机森林算法的预测模型内，构建风险得分计算公式得到风险评分，利用等宽分段原则对风险得分进行分段，其中，分段包括：低、中、高危风险人群；将测试集数据输入至训练后的基于随机森林算法的预测模型内，进行参数调整；将验证集数据用于训练后的基于随机森林算法的预测模型评估，并验证风险评分系统对高、中、低危风险人群的区分度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于机器学习算法的风险分层评估方法及系统
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