技术总结
本发明公开了数据特征选择和预测方法及装置。方法包括：步骤S1、采集用户信息和对应的血压观测数据，形成数据集，并从所述数据集中剔除异常值点；步骤S2、从所述数据集中的用户信息中提取用户特征；步骤S3、从所述数据集中的血压观测数据提取血压特征；步骤S4、将所提取的用户特征和血压特征进行归一化处理，处理结果作为训练样本形成训练集，利用所述训练集中的训练样本输入至支持向量机模型和/或梯度迭代决策树模型之中，训练得到预测模型。本发明利用医学知识指导数据的清洗和特征工程选取工作，有效提升模型的准确性。
技术研发人员：吴书;王亮;谭铁牛
受保护的技术使用者：中国科学院自动化研究所
文档号码：201611043691
技术研发日：2016.11.21
技术公布日：2017.05.31