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摘 要:本发明提供了一种强分类器模型的训练方法、装置及设备,包括:接收医学样本数据,其中,医学样本数据包括训练集和测试集;构建初始化模型,采用所述训练集迭代训练所述初始化模型,以生成多个基分类器,其中,每生成一个所述基分类器,更新一次所述训练集在所述医学样本中的权重;对每一所述基分类器进行运算,以获得强分类器,其中,所述强分类器用于根据医学样本数据对疾病进行诊断和预测分析。解决或改善了现有的医疗诊断模型算法的过拟合,泛化能力降低的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111012641.5 | 专利名称: | 一种强分类器模型的训练方法、装置及设备 |
申请日: | 2021-08-31 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H50/70搜分类 训练搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |