一种基于提升-重采样和特征关联分析的缺血性心脏病患者的出血事件预测方法

摘要

本发明公开了一种基于提升‑重采样和特征关联分析的缺血性心脏病患者出血事件预测方法，包括：(1)训练样本；(2)以逻辑回归模型为基础，引入提升‑重采样框架对训练样本进行重采样，并根据患者样本‑样本相关关系、患者特征‑特征相关关系构建逻辑回归模型的损失函数，构建预训练模型；(3)以训练样本和训练样本对应的真值标签，对预训练模型进行训练，每一次迭代，利用重采样获得的均衡子样本集对逻辑回归模型进行训练，获得与均衡子样本集对应的一个弱分类器，经过多次迭代获得的多个弱分类器，构成缺血性心脏病患者出血事件预测模型；(4)利用所述缺血性心脏病患者出血事件预测模型预测待测样本发生出血事件的概率。