基于高危HPV基因分型数据的宫颈癌评估方法

本申请涉及机器学习技术领域，具体涉及一种基于高危HPV基因分型数据的宫颈癌评估方法。本方法包括以下步骤：采集宫颈癌高危HPV基因分型样本数据；对所述样本数据进行数据预处理；采用等比例分层随机抽样方法将所述样本数据分割为模型训练数据、模型校准数据以及模型验证数据根据所述模型训练数据构建宫颈癌阳性概率预测模型；根据所述宫颈癌阳性概率预测模型对待检测样本数据进行预测。本申请的技术方案，基于高危HPV基因分型样本数据和机器学习方法构建宫颈癌阳性概率预测模型，通过优化模型提高预测的准确性，可应用于宫颈癌早期筛查，为临床医生提供有价值的辅助参考信息。