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一种基于集成学习与改变决策阈值的化验数据校验方法

摘要

本发明公开了一种基于集成学习与改变决策阈值的化验数据校验方法,属于大数据领域,本发明将聚类算法、集成学习的思想和改变决策阈值几个方法结合在一起,得到一个新的强分类器,基于已有的化验数据进行学习得到分类模型,对新的化验数据进行预分类,增加了其准确度,解决了有效的对化验数据进行分类准确度验证的技术问题,本发明通过结合四种不同的单分类器,具有更强的分类能力,对于疾病数据集中数据不均衡问题,在最终决策阶段,通过改变决策阈值,提高分类的准确度,通过多指标从多角度评价分类结果,更好的了解分类结果的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111858568A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 郑州大学第一附属医院;

    申请/专利号CN202010612164.5

  • 申请日2020-06-29

  • 分类号G06F16/215(20190101);G06F16/2458(20190101);G06K9/62(20060101);G06N20/20(20190101);

  • 代理机构32231 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张励

  • 地址 450001 河南省郑州市二七区建设东路50号

  • 入库时间 2023-06-19 08:44:14

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