基于随机森林和熵权法的智能护理评估方法、系统和设备

本申请涉及一种基于随机森林和熵权法的智能护理评估方法、系统和设备，眼于解决护理评估中评价指标体系构建过程中权重选择的难题，通过采集护理评估数据，经过特征工程和标准化处理，利用Random Forest方法进行特征提取，生成特征重要性排序列表，有助于识别在护理评估中对结果影响最大的特征。采用熵权法进行客观赋权，通过考虑各个选定指标之间的相关性，全面反映每个指标的贡献度，确保权重的分配更符合实际情况，避免主观因素的介入，更准确地预测护理评估结果，为医疗护理提供更有针对性和个性化的指导，在提高评估效果的同时，也为评估过程中的权重确定问题提供了一种有效的解决方案。