一种基于朴素贝叶斯算法的预测模型的建立方法

摘要

本发明特别涉及一种基于朴素贝叶斯算法的预测模型的建立方法。该基于朴素贝叶斯算法的预测模型的建立方法，收集与脑卒中相关的因素数据，并将定性数据转化为定量数据，利用皮尔森相关系数法计算各个特征与目标值的相关系数，将相关系数值定量转化为权重；将传统算法结合多项式及高斯模型分别处理离散和连续的特征数据，采用加权特征分析方法提升重要特征对预测结果的影响，进而得到高预测精确率的预测模型。该基于朴素贝叶斯算法的预测模型的建立方法，结合混合预测模型，特征加权方法和滑动界定因子，并综合考虑多个评价指标最终获得了高预测精确率的预测模型，能为医生明确诊断和治疗提供参考数据，对全民卫生事业的发展具有非常重要的意义。