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申请/专利权人：电子科技大学(深圳)高等研究院;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
摘要：本发明公开了一种可解释的原发性干燥综合征并发症预测模型的构建方法及装置，该构建方法包括获取数据集；对数据集进行预处理；利用机器学习算法，建立预测PSS并发症模型；利用多种性能指标对模型进行性能评估，确定最优的预测PSS并发症模型；利用SHAP方法，对模型进行特征重要性分析。上述的构建方法相较于传统医学诊断方法，具有更高的准确性、效率和个性化预测能力，能够有效解决传统方法存在的主观性、局限性和不足之处。
主权项：1.一种可解释的原发性干燥综合征并发症预测模型的构建方法，其特征在于，包括：S1：获取数据集；S2：利用Python编程语言中的机器学习库scikit-learn对数据集进行预处理；S3：基于预处理后的数据集，利用机器学习算法，建立预测PSS并发症模型；S4：利用多种性能指标对模型进行性能评估，确定最优的预测PSS并发症模型；S5：利用SHAP方法，对模型进行特征重要性分析，通过将每个特征的值与模型输出之间的关系建模，计算每个特征对于模型输出的贡献程度，并将贡献程度的结果以可视化进行呈现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学(深圳)高等研究院 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 一种可解释的原发性干燥综合征并发症预测模型的构建方法及装置
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