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申请/专利权人：西安医学院第一附属医院
摘要：本发明涉及数据预测技术领域，具体涉及一种基于机器学习的膀胱肿瘤预后预测方法。该方法包括：获取病情档案类别以及包含的病情档案样本及其复发率；根据复发率构建若干基分类器；获得每个基分类器对每个病情档案类别的错分率，进而获得病情档案类别的预后预测准确性贡献系数；根据病情档案样本在基分类器中的预测值，获得病情档案样本的分类收敛速度参数；根据分类收敛速度参数以及预后预测准确性贡献系数，获得病情档案样本的权值修正值和病情档案类别的训练权值；根据权值修正值以及训练权值构建膀胱肿瘤患者预后预测模型得到预测结果。本发明旨在解决不同样本的参考价值不同的问题，减少预测模型中样本的错分率，增强结果准确性。
主权项：1.一种基于机器学习的膀胱肿瘤预后预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据膀胱肿瘤患者的病情档案信息获取若干病情档案类别，所述每个病情档案类别包含若干病情档案样本以及各病情档案样本的复发率；根据每个病情档案样本的复发率，获得每个病情档案样本的标记值；根据所有病情档案类别中每个病情档案样本的标记值，获得若干膀胱肿瘤患者预后预测模型的基分类器；根据每个病情档案样本的预设初始化样本权值，结合每个膀胱肿瘤患者预后预测模型的基分类器，获得每个基分类器对每个病情档案类别的错分率；根据所有基分类器对每个病情档案类别的错分率，获得每个病情档案类别的预后预测准确性贡献系数；根据每个病情档案样本标记值，与在每个基分类器中预测得到的预测值，获得每个病情档案样本的分类收敛速度参数；根据每个病情档案样本的分类收敛速度参数，以及所述病情档案样本所在病情档案类别的预后预测准确性贡献系数，获得每个病情档案样本的权值修正值；根据每个病情档案类别中所有病情档案样本的权值修正值，获得每个病情档案类别的训练权值；根据所有病情档案样本的权值修正值以及所有病情档案样本的训练权值，构建膀胱肿瘤患者预后预测模型，基于膀胱肿瘤患者预后预测模型对膀胱肿瘤患者进行预测，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安医学院第一附属医院 一种基于机器学习的膀胱肿瘤预后预测方法
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