基于机器学习的急性脑梗死中药方剂治疗效果预测系统

摘要

本发明公开了基于机器学习的急性脑梗死中药方剂治疗效果预测系统，包括：获取模块，获取待预测的急性脑梗死中药方剂；模型生成模块，将待预测的急性脑梗死中药方剂中的每一种中药作为一个节点，为当前方剂中包含的所有中药两两之间建立无向边，生成复杂网络模型；贴近度计算模块，基于复杂网络模型，计算每个节点的相对贴近度；特征选择模块，对待预测的急性脑梗死中药方剂中所有节点的相对贴近度按照降序进行排序，选择排序靠前的若干种相对贴近度作为当前中药方剂样本的特征；预测模块，基于当前中药方剂样本的特征和训练后的机器学习模型，得到中药方剂的治疗效果预测结果。通过训练后的随机森林模型，实现对急性脑梗死疾病的药物疗效预测。