一种损伤时间预测模型及其构建方法和应用

本发明涉及生物医学领域，公开了一种损伤时间预测模型及其构建方法和应用。模型的构建包括以下步骤：将粪便和血清的代谢物丰度值的数据集进行数据预处理；构建支持向量回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型的至少两种；超参数调优与模型训练。本发明的预测模型可通过融合粪便和血清代谢物数据，能够准确预测损伤时间。粪便组的支持向量回归(SVR)模型具有极高的预测准确性，其决定系数(R2)达到0.9630，能够解释96.30％的数据变异，显著高于传统方法。血清组的随机森林模型也为预测提供了有价值的补充信息。模型的成功构建为法医学中损伤时间的推断提供了新的思路和方法。