一种基于树模型的变量交互效应识别方法和装置

本发明公开了一种基于树模型的变量交互效应识别方法和装置，该方法包括：将各个样本对象的第一预测变量信息、协变量信息作为自变量，分类结局信息作为因变量，将多组数据对作为第一样本集；根据第一样本集进行第一次随机森林建模，得到第一随机森林；使用第一随机森林计算真不纯度减少量，选择重要变量作为第二预测变量；进行第二次随机森林建模，得到第二随机森林；在正向组合池和负向组合池中分别使用频繁模式生长树算法，得到正向组合池中的频繁交互组合集和负向组合池中的频繁交互组合集；获取交集，得到潜在交互作用组合集。本方案可直接在对应模型中加入需调整的协变量，且可扩展性强，降低了方法搜索空间、计算速度快。