基于Stacking模型的早產(chǎn)預(yù)測方法

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摘 要：

為了解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型在早產(chǎn)預(yù)測時綜合性能不足的問題，提出一種基于Stacking模型的早產(chǎn)預(yù)測方法。首先，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，采用欠采樣技術(shù)平衡正、負樣本分布，并通過數(shù)據(jù)標準化消除變量間的數(shù)值差異；其次，通過分析特征之間的相關(guān)性和特征重要性分數(shù)，進行特征選擇；然后，在Stacking模型構(gòu)建時，通過分析機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測結(jié)果間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，調(diào)整基分類器的類型和數(shù)量；最后，利用多種評價指標對基于Stacking模型的早產(chǎn)預(yù)測方法進行全面評估，并將其與現(xiàn)有方法對比分析，驗證該方法的有效性。（剩余17053字）