基于多维度因素结合XGBoost预测不孕不育风险的方法及装置

本发明提供了基于多维度因素结合XGBoost预测不孕不育风险的方法，属于医疗技术和机器学习领域，方法包括收集育龄夫妇双方多维度的原始数据，并对原始数据进行数据清洗，得到清洗后的数据；使用Boruta算法对清洗后的数据进行特征选择，筛选得到包含重要特征变量的数据集；基于XGBoost算法构建风险预测模型，以重要特征变量为输入、不孕不育概率为输出训练风险预测模型，当损失函数最小时，得到训练后的风险预测模型；将待预测的育龄夫妇的特征数据输入训练后的风险预测模型，得到不孕不育风险的预测结果，并计算各个风险特征的SHAP值；还提供了预测不孕不育风险的装置；从多维度收集数据，筛选对结局重要的变量，在备孕早期为育龄夫妇准确预测不孕不育风险概率。