一种存在样本不平衡时的中医证候预测方法

本发明涉及一种存在样本不平衡时的中医证候预测方法，属于证候预测技术领域，解决了现有技术中无法准确进行证候预测的问题。方法包括：获取患者的症状文字描述并转换为初始特征，基于患者的初始特征、证候和证素构建训练样本集；构建神经网络模型，所述神经网络模型包括证候预测任务和证素预测任务；其中证候预测任务包括样本的大类证候和细分证候的预测；基于构建的训练样本集训练所述神经网络模型，得到证候预测模型；将待预测患者的症状文字描述转换为初始特征；基于训练好的证候预测模型预测待预测患者存在每种证候大类的概率；基于待预测患者存在每种大类证候的概率确定待预测患者的证候。实现了准确可解释的证候预测。