| 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。 |
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