[发明专利]一种基于异构集成模型的疾病预测系统

权利要求书

1.一种基于异构集成模型的疾病预测系统，其特征在于，包括：

获取异构集成模型模块，用于获取多标签数据集，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；

预测模块，用于获取预测多标签样本，通过所述异构集成模型对待预测多标签样本进行预测；

其中所述获取异构集成模型模块包括：

将所述多标签数据集拆分为单标签数据集；

根据所述单标签数据，为每个疾病标签训练二分类预测模型；

通过以下公式构建多标签基础分类器：

H_k(x)＝∪_l∈L{l}：H_kl(x)≥Θ

其中Θ是某一个阈值，H_kl(x)是二分类预测模型，当H_kl(x)大于阈值Θ时，多标签基础分类器将预测样本x分为标签l，H_k(x)表示第k个多标签基础分类器对所述预测样本x的最终分类结果。

2.如权利要求1所述的基于异构集成模型的疾病预测系统，其特征在于，所述获取异构集成模型模块还包括通过下公式对所述多标签基础分类器进行集成：

F(x)＝ω^Th_i

其中h_i为K个多标签基础分类器对第i条训练样本预测的结果十进制化后的向量，并通过以下公式计算权重ω：

ω＝(H^TH)^-1H^Ty

其中H为K个多标签基础分类器对所有样本预测结果十进制化后的矩阵，y为所有样本真实结果向量。

3.如权利要求1所述的基于异构集成模型的疾病预测系统，其特征在于，所述获取异构集成模型模块包括通过K个多标签基础分类器分别对预测多标签样本进行预测，获取K个预测结果；多所述K个预测结果进行十进制化；通过回归方程，将十进制化的结果，获取十进制值；将十进制值转换为标签集合。