一种基于关联交互的可解释心脏病风险预警方法

本发明公开了一种基于关联交互的可解释心脏病风险预警方法，包括：步骤S1，获取Kaggle公开的心脏病数据集，并对其进行预处理；步骤S2，针对心脏病风险是否存在两种类别分别进行关联规则特征挖掘和特征选择；步骤S3，使用基于TPE过程的贝叶斯优化的随机森林分类器进行风险预警，并对预测结果使用保序回归作进一步的校准；步骤S4，通过SHAP模型分析关键影响因素的贡献程度和对心脏病风险的交互作用。本发明能够有效地选择出有意义的关联规则特征，增强了最终心脏病风险预警模型的鲁棒性。