基于孤立森林算法和投票机制的唐氏综合症筛查方法

摘要

本发明涉及一种基于孤立森林算法和投票机制的唐氏综合症筛查方法，该方法包括下述步骤：数据预处理：将多条样本加入数据集；划分数据集，得到A训练集和B训练集，进一步交叉划分A训练集，得到多个训练子集：训练得到多个孤立森林模型及其对应的异常度得分阈值；对B训练集中的样本投票得到每个样本的所得票数：获得预判决阈值以及B训练集中的每条样本的预判决结果；使用训练支持向量机SVM模型进行最终判决。本发明能够提高异常的检出率，降低误诊率。