基于粒计算的新发心肌梗死分级分类预测方法及装置

本发明公开一种基于粒计算的新发心肌梗死分级分类预测方法及装置，该方法从真实临床数据中建立新发心肌梗死患者样本；通过xgboost模型对若干临床特征分别进行单特征建模分析，获得AUROC值，并保留若干第一临床特征；通过若干树模型对若干临床特征进行建模，输出每个树模型的特征重要度得分，并保留若干第二临床特征；将第一临床特征和第二临床特征进行交集处理，获得目标临床特征；构建集成模型并进行训练；输出训练好的集成模型的特征重要度得分，并对排在前面设定个数的临床特征进行重新建模分析，输出新建模型的特征重要度得分，并根据其筛选出最重要临床特征；通过内外部数据对新建模型进行验证。本发明能够减少收集数据的成本，提高模型的鲁棒性。