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摘要
本发明公开了一种基于异构特征融合的冠心病风险预测方法、模型及系统,该冠心病风险预测模型通过以下步骤训练获得：S1、从多个来源采集批量病人的病理数据,并进行预处理；S2、对预处理后的多个来源的病理数据进行特征提取及筛选,获得多个与冠心病风险相关的特征集；S3、对获得的多个特征集进行特征筛选,对应获得筛选后的多个特征子集；S4、基于多个特征子集,采用阶段集成学习方法,完成多源异构特征信息的融合,逐步训练获得冠心病风险预测模型。本发明避免了人为主观因素对冠心病风险预测模型的影响,提高了冠心病风险预测模型的效率和精度,扩大了适用范围,而且降低了模型的构建成本,可广泛应用于数据处理领域中。
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