一种基于机器学习的人体健康综合评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的人体健康综合评估方法，首先，确定人体健康评估的指标参数；采集人体健康评估的指标参数数据和健康状态，形成数据集；将数据集分为训练数据集T1和测试数据集T2；数据集中的每个样本包括指标参数数据X和健康状态Y；将数据集进行降维处理，得到降维的训练数据集T1(X1，Y)和测试数据集T2(X1，Y)；建立SVM支持向量机分类模型并采用训练数据集T1(X1,Y)进行模型训练；使用测试数据集T2(X1，Y)对模型进行调优，得到最优模型W；基于最优模型W对待预测数据YU进行预测，得到健康状态值YY；将健康状态值YY进行对应转换，得出人体健康状态。本发明专利技术的方法实现了基于人工智能技术来进行人体健康综合评估。于人工智能技术来进行人体健康综合评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的人体健康综合评估方法


[0001]本专利技术涉及人体健康状态智能分析
，尤其是一种基于机器学习的人体健康综合评估方法。

技术介绍

[0002]随着社会的发展，人们越来越关心自己的身体健康状态。但是体检指标过于专业且项目过多，因身体差异，不是每项指标都完全达标，也不是每项指标都不达标，自己也很难了解自己身体健康状态。随着科技的发展，人工智能技术也得到快速发展，在医学领域的研究也非常广泛。近年来，基于机器学习、深度学习等人工智能技术的疾病预测方案相继被提出，使得疾病预测更加智能化、准确化和高效化。但是在人体健康综合评估方面研究较少，还没有一种基于人工智能技术来进行人体健康综合评估方法。

技术实现思路

[0003]针对当前人体健康综合评估方法缺乏智能化的问题，本专利技术提供了一种基于机器学习的人体健康综合评估方法。
[0004]本专利技术提供的基于机器学习的人体健康综合评估方法，步骤如下：
[0005]S1、通过调查确定人体健康评估的指标参数；
[0006]所述指标参数为与人体健康相关的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的人体健康综合评估方法，其特征在于，步骤如下：S1、通过调查确定人体健康评估的指标参数；S2、采集人体健康评估的指标参数数据和健康状态，将指标参数数据和健康状态转换为数字型，形成数据集；S3、按比例将数据集分为训练数据集T1和测试数据集T2；数据集中的每个样本包括指标参数数据X和健康状态Y，即表示为训练数据集T1(X,Y)和测试数据集T2(X,Y)；S4、将训练数据集T1(X,Y)和测试数据集T2(X,Y)进行主成分析PCA降维处理，获得降维的训练数据集T1(X1，Y)和测试数据集T2(X1，Y)；S5、建立SVM支持向量机分类模型，采用训练数据集T1(X1,Y)进行模型训练；S6、使用测试数据集T2(X1，Y)对模型中的参数进行调优，得到最优模型W；S7、基于最优模型W对待预测数据YU进行预测，得到健康状态值YY；S8、将得到的健康状态值YY进行对应转换，得出人体健康状态。2.如权利要求1所述的基于机器学习的人体健康综合评估方法，其特征在于，步骤S1中，指标参数包括身高、体重、性别、年龄、心率、体温、血压、高低血压、血糖、血红蛋白、视力、腰围、排尿在内的参数。3.如权利要求1所述的基于机器学习的人体健康综合评估方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张权，李爱华，黄未，王敏，黄莉，
申请(专利权)人：四川省智慧城乡大数据应用研究会，
类型：发明
国别省市：