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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明公开了基于子矩阵集成与容忍缺失技术的智能健康评估方法，属于医疗数据处理技术领域。所述方法构建了一个特征选择器，使用对称不确定度作为权重，来选择生成完整子矩阵的特征，并通过子矩阵训练相应的子分类器来构建类似于决策树的集成分类器，通过构建多个这样的集成分类器，充分发挥了特征与特征和特征与标签之间的相互作用；通过证据理论将每个集成分类器的分类概率相组合，放大对预测结果较为确信的集成分类器的影响。本发明有效地识别和避开了医疗表格数据中的缺失特征，提高了模型的训练效率和性能。
主权项：1.一种基于子矩阵集成与容忍缺失技术的智能健康评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、对原始含缺失值的医疗表格样本数据进行处理，将含缺失值的医疗表格样本数据排除，剩余的医疗表格样本数据记为完整子矩阵；步骤2、建立一个根节点分别保存生成的完整子矩阵以及原始含缺失值的医疗表格数据中除去完整子矩阵后剩余的样本数据；步骤3、通过合成少数类过采样技术生成少数类别的样本，用于改善完整子矩阵样本不平衡；步骤4、利用步骤3处理后的完整子矩阵训练子分类器，并将训练好的子分类器保存在根节点；步骤5、检查原始含缺失值的医疗表格数据除去完整子矩阵后剩余的样本数据是否可以继续生成完整子矩阵；如果是，重复步骤2-5，如果否，执行步骤6；步骤6、重复步骤1至步骤5以建立多个类似于决策树的集成分类器；步骤7、将含缺失值的待测试样本输入一个集成分类器的根节点，如果待测试样本包括的样本特征符合根节点子分类器要求则通过该子分类器分类，得到分类概率，如果不符合要求，则进入下一级节点；如果样本特征不符合集成分类器内所有子分类器的特征要求，则将最后一级节点的标签作为集成分类器对该样本特征的分类概率；步骤8、将多个集成分类器对待测试样本的分类概率通过证据理论组合，即将集成分类器输出的分类概率列表两两组合，将分类概率最大的类别作为最终健康评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于子矩阵集成与容忍缺失技术的智能健康评估方法
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