专利详情

专利名称	一种基于异构集成模型的疾病预测方法及系统
申请号	CN201710249261.0	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN107180155A	公开（授权）日	2017.09.19
申请（专利权）人	中国科学院计算技术研究所	发明（设计）人	刘鹏鹤;孙晓平;孙毓忠
主分类号	G06F19/00(2011.01)I	IPC主分类号	G06F19/00(2011.01)I
专利有效期	一种基于异构集成模型的疾病预测方法及系统至一种基于异构集成模型的疾病预测方法及系统	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	本发明提出一种基于异构集成模型的疾病预测方法及系统，涉及智能医疗以及医疗信息技术领域，该方法包括步骤1，获取多标签数据集，并训练K个适用于门诊病例数据集的多标签基础分类器，对所述多标签基础分类器进行集成，获取异构集成模型；步骤2，获取预测多标签样本，通过所述异构集成模型对所述待预测多标签样本进行预测。本发明将各个基分类器权重的确定转变为一回归问题，通过求解该回归问题从而求解出集成分类器中各个基分类器的权重，继而使得该集成分类器效果达到最好。