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一种集成多种强学习器的OHSS预测方法 

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申请/专利权人:重庆文理学院

摘要:本发明涉及机器学习医疗健康领域,公开了一种集成多种强学习器的OHSS预测方法,包括以下步骤:收集真实患者临床数据后进行数据清洗和预处理;划分训练样本数据和测试样本数据,对训练样本数据进一步划分配置子训练数据集群;基于子训练数据集群构建基础预测模型并进行训练;根据训练结果完善最终预测模型并进行测试,测试输出为患者可能患有OHSS的概率,本发明可提升临床医生工作的效率,提前对高风险患者进行干预,为患者制定更加合理的治疗方案,降低OHSS对于辅助生殖患者的危害。

主权项:1.一种集成多种强学习器的OHSS预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、收集患者临床样本数据并进行数据清洗和预处理;S2、将预处理好的数据划分为训练数据和测试数据,并根据数据分布对训练数据进一步划分为子训练数据集群;S3、根据所述子训练数据集群构建基础预测模型;S4、利用所述子训练数据集群对所述基础预测模型进行训练并记录训练权重;S5、对所述训练权重进行缩放,构建预测模型,模型输出结果为患者患有OHSS的预测概率。

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