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申请/专利权人：西安市第九医院
摘要：本发明涉及医疗数据挖掘技术领域，具体涉及基于多维数据分析的慢性阻塞性肺疾病监测方法。本发明通过分析获取每种病症特征的每种特征参数对分类评估病情的参考价值，调整每种病症特征对分类结果的信息增益，获取每种病症特征的特征重要性；进一步结合不同病症特征间的相互影响，获取随机森林中每棵决策树的贡献权重；进而将待预估病例样本输入至随机森林中，获取监测患者的病情预估结果。本发明通过分析患者个体差异的影响，准确获取每种病症特征的特征重要性，进而结合病症特征之间的相关影响，评估每个决策树的构建及分类效果，从而准确获取每个待预估病例样本的分类结果，提高随机森林算法对慢性阻塞性肺疾病患者的病情监测效果。
主权项：1.一种基于多维数据分析的慢性阻塞性肺疾病监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待监测疾病的所有病例样本及每个病例样本的病情标签，所述病例样本包括每种病症特征下的特征参数；基于所有所述病例样本及对应病情标签构建随机森林；在每种病症特征的每个特征参数下，根据相同所述病例样本对应病情标签的一致性，获取每种病症特征的每种特征参数对分类评估病情的参考价值；根据每种病症特征的每种特征参数的所述参考价值，调整每种病症特征对随机森林分类结果的信息增益，获取每种病症特征的特征重要性；根据不同病症特征间的相互影响，结合每种病症特征的所述特征重要性，获取随机森林中每棵决策树对随机森林分类结果的贡献权重；获取监测患者的待预估病例样本；将所述待预估病例样本输入至随机森林中，结合随机森林中每个决策树的所述贡献权重，获取监测患者的病情预估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安市第九医院 基于多维数据分析的慢性阻塞性肺疾病监测方法
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