| 专利名称 | 一种数据特征选择和预测方法及装置 | 申请号 | CN201611043691.9 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN106777891A | 公开（授权）日 | 2017.05.31 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 吴书;王亮;谭铁牛 | 主分类号 | G06F19/00(2011.01)I | IPC主分类号 | G06F19/00(2011.01)I | 专利有效期 | 一种数据特征选择和预测方法及装置 至一种数据特征选择和预测方法及装置 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了数据特征选择和预测方法及装置。方法包括：步骤S1、采集用户信息和对应的血压观测数据，形成数据集，并从所述数据集中剔除异常值点；步骤S2、从所述数据集中的用户信息中提取用户特征；步骤S3、从所述数据集中的血压观测数据提取血压特征；步骤S4、将所提取的用户特征和血压特征进行归一化处理，处理结果作为训练样本形成训练集，利用所述训练集中的训练样本输入至支持向量机模型和/或梯度迭代决策树模型之中，训练得到预测模型。本发明利用医学知识指导数据的清洗和特征工程选取工作，有效提升模型的准确性。 |
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