一种基于两阶段特征选择的发热待查病因分类方法

本发明为一种基于两阶段特征选择的发热待查病因分类方法，涉及计算机处理技术领域，所述方法包括如下步骤：S01、获取发热待查患者的临床数据集，并对所述数据集进行预处理，以得到标准数据集合，其中：所述临床数据集临床症状、流行病学史、既往病史、体征查体、化验检查、影像及病理检查的医学指标及对应的至少16种病因诊断结果；所述病因诊断结果包括至少16种发热待查病因。该发明从特征选择角度入手，主要解决了高维小样本数据集存在大量的无关特征和冗余特征影响分类精度、以及模型过拟合这两点问题，提升了机器学习模型在发热待查数据集上的准确率，可辅助医生诊断患者病情，降低工作量。