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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种特征选择方法、装置、设备及存储介质，通过对原始医疗数据进行提取获得特征值，将所有特征值作为特征集进行多次拷贝，每次拷贝后打乱，得到随机顺序的特征集，将原有特征集与随机顺序特征集拼接为特征矩阵。将所有样本切割为n组，每次取n‑1组构建树模型，重复n次，然后计算得到特征重要性集合，根据特征重要性集合计算特征的真实分值，剔除出在所有待选择特征中特征分值最高的特征，并以剔除后的特征矩阵继续进行分割重复上述步骤，直到剔除的特征数达到预设数量。本发明还涉及区块链技术，所述原始医疗数据可存储于区块链节点中。
主权项：1.一种特征选择方法，其特征在于，所述特征选择方法包括：获取原始医疗数据，并对所述原始医疗数据进行特征化处理，得到与所述原始医疗数据对应的待选择特征组，其中，所述特征化处理为将所述原始医疗数据与待选择特征之间进行映射处理；将所述待选择特征组进行多次拷贝，并对每次拷贝后的集合进行随机打乱，得到多组随机集合；将所述待选择特征组与多组所述随机集合进行拼接，得到特征矩阵，并将所述特征矩阵进行分割成n组训练集，n为预设值，且为大于1的正整数；选取所述n组训练集中的n-1组训练集基于模型训练算法构建树模型，得到n个树模型，并计算每个树模型对应的特征重要性集合；根据所述特征重要性集合计算多个所述待选择特征的代表分值；获取所述代表分值中最高值所对应的待选择特征，记录所述待选择特征的分值，并将获取到的待选择特征及其对应的随机特征从所述特征矩阵中移除；判断选择出的特征个数是否大于或等于预设的特征个数；若是，结束特征选择，将特征选择出来的被选择特征作为重要医疗特征输出；若否，则将特征移除处理后得到的特征矩阵进行分割处理，继续进行特征选择。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 特征选择方法、装置、设备及存储介质
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