摘要
本发明公开了一种基于可解释模型预测感染性休克者亚甲蓝治疗响应的方法,先构建由数据预处理模块、特征工程模块、响应预测模块组成的感染性休克患者亚甲蓝治疗响应预测系统。特征工程模块对数据集进行特征工程,构建两组训练集和两组测试集。响应预测模块中的模型训练子模块采用两组训练集分别对5种机器学习模型进行训练,得到10个响应预测模型。模型筛选子模块使用两个测试集对响应预测模型进行评估,筛选出最终响应预测模型。模型解释子模块对最终响应预测模型进行解释,得到最终预测模型,预测模型对患者数据进行预测,得到预测结果。采用本发明可预测亚甲蓝作为感染性休克者的潜在升压药物之一的有效性,可预测适宜人群,预测准确性高。
技术关键词
特征工程
子模块
患者
连续型
交叉验证方法
指标计算方法
数据
随机森林模型
机器学习方法
统计学方法
静脉血氧饱和度
标签
预测系统
模型评估方法
特利加压素
训练集
LightGBM模型
预测输出值