一种基于Blending集成学习的医疗保险异常数据检测方法

本发明提供了一种基于Blending集成学习的医疗保险异常数据检测方法。步骤1，对原始真实医疗保险数据集进行一系列预处理步骤。步骤2，对预处理后的医疗保险数据使用方差分析的方法进行特征选择。步骤3，将经过特征选择处理的数据划分；步骤4，Blending(混合算法)集成策略与其他几种集成策略在三个医疗保险数据集上进行了比较。步骤5，元学习器使用来自基学习器的预测结果作为Blending集成策略输入。步骤6，将训练好的基学习器作为Blending的第一层，元学习器作为第二层，得到混合集成模型。步骤7，将基学习器在测试集上进行预测并记录预测的概率，最终得到医疗保险异常数据检测报告。此外，依托此方法，研究并完成了基于Blending集成学习的医疗保险异常数据检测系统。