一种基于集成树模型的防疫隔离天数决策方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于集成树模型的防疫隔离天数决策方法，使用网格化参数搜索，使用以下参数作为训练输入：logistic目标函数、每棵树的最大深度设置为6、将所述logistic目标函数通过泰勒展开简化的二次函数、控制正样本的权重设置为训练集中的负样本/正样本比例、学习率、树的数量、交叉验证折数、评价指标；S2：对所有可能的超参数组合分别进行训练，根据交叉检验的平均结果，选出最优超参数；S3：将得到的模型用于预测。采用本发明，可以对防疫的相关人员进行隔离天数判断，避免使用一概式机械隔离处理。