用于糖尿病并发症多标签预测的特征选择方法

本发明公开了一种用于糖尿病并发症多标签预测的特征选择方法，涉及机器学习与医疗数据处理技术领域。所述方法包括如下步骤：对糖尿病并发症的原始特征和并发症标签数据进行标签分层独立权重计算，获得多个并发症的标签权重矩阵；对多个并发症的标签权重矩阵进行基于分层独立权重的图正则化优化，对多标签分类模型进行训练，削减多标签分类模型中不相关和冗余的特征，获得重要性感知、高判别力且鲁棒的特征子集；使用优化后的多标签分类模型对糖尿病并发症原始数据进行筛选，计算特征贡献矩阵，对于阳性预测标签，输出贡献值前三的特征，用于构建糖尿病并发症预测的特征。所述方法能够筛选出关键特征，提高模型预测的准确性。