基于XGBoost的数据分类方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本申请公开了一种基于XGBoost的数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：从调查数据库中提取待分类疾病对应的调查数据，作为初始数据；采用XGBoost模型对初始数据进行特征提取，得到调查数据的目标特征；使用目标特征对XGBoost模型进行模型训练，并在XGBoost模型中使用Hyperopt库进行模型调参，得到训练好的分类模型；根据目标特征，生成分类筛选问卷，并针对任一用户，将用户回答根据分类筛选问卷获取所得到的数据，作为目标用户的目标数据，并将目标数据输入训练好的分类模型中，输出得到目标用户的对应的分类。本发明还涉及区块链技术，所述目标数据存储于区块链中。本申请实现对不同疾病的不同生理特征进行数据分析，提高对疾病的数据分类的准确性。