摘要
本发明公开了一种可解释的原发性干燥综合征并发症预测模型的构建方法及装置,该构建方法包括获取数据集;对数据集进行预处理;利用机器学习算法,建立预测PSS并发症模型;利用多种性能指标对模型进行性能评估,确定最优的预测PSS并发症模型;利用SHAP方法,对模型进行特征重要性分析。上述的构建方法相较于传统医学诊断方法,具有更高的准确性、效率和个性化预测能力,能够有效解决传统方法存在的主观性、局限性和不足之处。
技术关键词
原发性干燥综合征
机器学习算法
深度学习方法
关系建模
数据采样方法
优化机器学习
支持向量机模型
随机森林
逻辑回归模型
标准化技术
分类器模型
分类边界
数据采集模块
诊断方法
连续型
样本
超参数