技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于机器学习预测中暑发生的模型及方法，步骤一：建立典型高温城市的高温事件发生数据库；步骤二：对数据库进行数据匹配及清理；步骤三：应用Boruta算法进行变量筛选；步骤四：建立随机森林模型的训练数据集及验证数据集；步骤五：确定随机森林参数并建立随机森林模型；步骤六：变量重要性排序；步骤七：模型预测结果评估；步骤八：应用Bland‑Altman一致性评价方法对模型结果进行评估。本发明方法更能代表高温热浪事件的不良健康效应；能够较好的拟合非线性关系变量，提高模型拟合的效果；较为全面的对中暑事件的发生进行预测；能够较好的减少人群健康损伤，降低人群健康相关的经济损失。
技术研发人员：李湉湉;王彦文;杜艳君;王情
受保护的技术使用者：中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所
技术研发日：2018.10.11
技术公布日：2019.02.19