一种基于随机森林的心脏病关键因素预测方法

本发明涉及医疗数据分析技术领域，尤其涉及一种基于随机森林的心脏病关键因素预测方法，包括：步骤1：数据预处理，对输入数据进行预处理，分离自变量与因变量，并划分训练集与测试集；步骤2：模型构建与训练，构建随机森林模型，通过Bagging算法生成多棵决策树，采用CART算法进行节点分裂；步骤3：模型评估，调整模型参数(如树的数量、节点分裂阈值)以优化预测性能；步骤4：利用袋外样本(OOB)评估模型泛化能力，并输出特征重要性分析结果；步骤5：模型检验，基于训练完成的模型对新样本进行预测，并生成可靠性校准曲线。本发明通过优化数据预处理流程、参数调试策略及模型评估体系，提高心脏病预测的准确性和可靠性，为临床诊断提供科学依据。