【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于随机森林的精液质量预测方法及系统。
技术介绍
1、在精液质量预测领域，现有的技术方案主要依赖于传统的统计学方法和机器学习模型。传统的统计学方法，如线性回归和逻辑回归，通过分析精液样本的浓度、活力、形态等参数，建立预测方程来评估精液质量。这些方法假设变量之间的关系是线性的，且对数据的分布有严格的要求，导致在实际应用中预测精度受限。随着计算能力的提升和数据量的增加，随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习模型逐渐取代了传统的统计学方法，成为主流技术手段。机器学习模型（如支持向量机、梯度提升机等）能够处理非线性关系，并且对数据的分布要求较低，这使得它们在处理复杂的精液质量数据时表现出色。然而，尽管机器学习模型在精液质量预测中展现了一定的优势，现有的技术方案仍然存在以下问题：1、特征选择不够精准：在精液质量预测中，代谢物数据通常是高维的，包含大量的特征（如代谢物浓度、活力等）。现有的技术方案在特征选择上往往依赖于简单的统计方法或经验规则，导致选择的特征可能不够精准。例如，某些对精液质量预测有重要贡献的特...
【技术保护点】
1.一种基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，所述基于预设的多维度筛选标准对预处理后的代谢物数据样本进行分析，确定与精液质量异常相关的差异特征，包括：
3.如权利要求2所述的基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，所述采用预设的特征筛选算法对差异特征进行筛选和评估，依据预设的优化指标确定符合精液质量预测要求的核心特征子集，包括：
4.如权利要求3所述的基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，所述使用Lasso回归方法，通过在损失函数中引入...
【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，所述基于预设的多维度筛选标准对预处理后的代谢物数据样本进行分析，确定与精液质量异常相关的差异特征，包括：
3.如权利要求2所述的基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，所述采用预设的特征筛选算法对差异特征进行筛选和评估，依据预设的优化指标确定符合精液质量预测要求的核心特征子集，包括：
4.如权利要求3所述的基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，所述使用lasso回归方法，通过在损失函数中引入l1正则化项，动态调整回归系数，使得不相关的差异特征的系数收缩到零，保留对响应变量有预测能力的差异特征，包括：
5.如权利要求4所述的基于随机森林的精液质量预测方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘佩意，袁冠湘，杨晨，赵舒杰，任晓虎，杨细飞，
申请(专利权)人：深圳市疾病预防控制中心深圳市卫生监督局，深圳市卫生检验中心，深圳市预防医学研究所，
类型：发明
国别省市：
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