1.一种用于基于分类器获取来改进低血糖预测的数据集优化方法，包括以下步骤：
-提供针对受试者的原始数据集，所述数据集包括在给定采样率下获得的多个bg值以及与其相关联的在多个天数n内的时间戳，
-通过对作为输入x的评估块值(ehh)进行滚动方案时间分箱以执行数据变换来产生作为输出y的对应预测值(phh)，
-其中x被创建为包括针对给定过去时间段t-p的bg值的滑动窗口，并且
-其中y被创建为指示给定未来时间t-f处的bg值是否低于指示低血糖状况的给定阈值的指示符i。
2.如权利要求1所述的数据集优化方法，其中所述数据变换步骤之前的步骤是：
-通过将每日bg值进行滚动方案时间分箱而分箱成m天的评估块来执行数据扩展，m≥2，m<n。
3.如权利要求2所述的数据集优化方法，其中所获得的原始数据集基于m天胰岛素滴定方案。
4.如权利要求1-3中任一项所述的数据集优化方法，其中所述提供原始数据集的步骤之后的步骤是：
-通过对应于标称采样速率的重新采样以及通过创建内插的bg值以替换缺失的bg值来执行数据准备。
5.如权利要求1-4中任一项所述的数据集优化方法，其中在至少两个不同的过去时间段t-p内执行数据变换。
6.如权利要求5所述的数据集优化方法，其中t-f对应于t-p。
7.一种用于训练分类器的方法，包括以下步骤：
-提供如权利要求1-6中任一项所述而优化的数据集，
-获取分类器中的所优化的数据集，以及
-基于所获取的数据集来训练所述分类器。
8.如权利要求7所述的用于训练分类器的方法，其中所述分类器是随机森林分类器。
9.一种用于预测未来bg值的方法，包括以下步骤：
-从受试者获得bg值的评估序列，
-将所述bg值的评估序列获取到已经如权利要求7或8所述而训练过的分类器中，以及
-提供预测的bg值。
10.如权利要求9所述的用于预测未来bg值的方法，其中所述bg值的评估序列通过连续血糖监测(cgm)来获得。
11.一种用于对来自受试者的数据集进行时间优化的计算系统，其中所述计算机系统包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器包括：
-指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时执行如权利要求1-9中任一项所述的方法。