一种基于卷积层特征重排和SVM的心力衰竭预测方法及装置

摘要

本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于卷积层特征重排和SVM的心力衰竭预测方法及装置，S1：基于特征重排的卷积层方法获取早期心力衰竭患者的电子健康档案数据并对数据进行预处理；S2：通过基于特征重排的卷积层方法提取相邻特征中的信息与通过单一支持向量机处理样本比例不平衡问题；S3：通过建立重叠支持向量机模型，合并两个模型的超参形成混合网络，形成最优预测模型；S4：通过建立基于特征重排的卷积层模型，实现心力衰竭死亡率的预测。通过基于特征重排和支持向量机预测心力衰竭的死亡率，通过处理不平衡问题和实现更好的特征表示，提高了心力衰竭死亡率预测的性能，同时为医生的病理判断提供可靠的参考依据。