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申请/专利权人：四川大学;四川大学华西第二医院;成都中科知用信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的GDM预测方法，所述基于机器学习的GDM预测方法包括：S1：获取孕妇的相关样本数据；S2：对所述相关样本数据进行预处理，得到预处理后的相关样本数据；S3：根据所述预处理后的相关样本数据，利用随机森林算法，构建GDM预测模型；S4：利用所述GDM预测模型对测试集数据进行分析，得到分析结果；S5：判断所述分析结果是否满足预设条件，若是，进入步骤S6，否则，返回步骤S1；S6：利用所述GDM预测模型对待检测孕妇的相关数据进行分析，得到预测结果。本发明能够解决现有的GDM预测模型准确率较低、预测效果较差的问题。
主权项：1.一种基于机器学习的GDM预测方法，其特征在于，所述基于机器学习的GDM预测方法包括：S1：获取孕妇的相关样本数据；S2：对所述相关样本数据进行预处理，得到预处理后的相关样本数据；S3：根据所述预处理后的相关样本数据，利用随机森林算法，构建GDM预测模型；S4：利用所述GDM预测模型对测试集数据进行分析，得到分析结果；S5：判断所述分析结果是否满足预设条件，若是，进入步骤S6，否则，返回步骤S1；S6：利用所述GDM预测模型对待检测孕妇的相关数据进行分析，得到预测结果。
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百度查询： 四川大学 四川大学华西第二医院 成都中科知用信息技术有限公司 一种基于机器学习的GDM预测方法
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