一种基于CS-RF的地中海贫血病的风险预警方法

摘要

本发明涉及一种基于CS‑RF的地中海贫血病的风险预警方法，属于数据挖掘预测技术领域。先建立一个电子台账数据记录的数据库，将受检者的血样编号作为标识符ID，对应检验记录作为一个样例S；对样例数据集进行数据预处理，得到算法适用数据集DataSet，该数据集包含N条样例，M个特征，并将DataSet分为训练集Traindata和测试集Testdata，比例为3：1；然后，用布谷鸟搜索算法(CS)进行参数寻优，初始化组成随机森林(RF)的决策树棵数ntree和分割属性mtry；随机选择训练样本训练决策树DT，构成优化的RF‑CS模型；将每棵决策树的分类结果进行投票，投票众数作为风险评估结果；最后，将测试数据testdata作为模型输入，输出预警结果，作为临床诊断参考。