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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利改进随机森林预测结果的方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118248350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410412026.0，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权改进随机森林预测结果的方法、装置、设备及介质是由吴信朝;邓雯嘉;阮晓雯;吴振宇设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进随机森林预测结果的方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种改进随机森林预测结果的方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取原始样本集D；从原始样本集D中有放回的抽取训练样本集并随机抽取特征子集，基于训练样本集和特征子集生成决策树；基于该决策树的袋外数据计算该决策树的袋外误差率，根据所述袋外误差率计算该决策树的权重；加权集成各决策树的权重，计算随机森林预测模型的预测结果。本申请显著提高了随机森林预测精度。

本发明授权改进随机森林预测结果的方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种改进随机森林预测结果的方法，其特征在于，所述预测结果为待预测患者罹患腹主动脉瘤的预测结果，包括： 获取原始样本集D，原始样本集D为获取腹主动脉瘤患者特征信息； 从所述原始样本集D中有放回的抽取训练样本集并随机抽取特征子集，基于所述训练样本集和所述特征子集生成多个决策树； 基于所述决策树的袋外数据计算所述决策树的袋外误差率，根据所述袋外误差率计算所述决策树的权重； 加权集成各所述决策树的权重，计算随机森林预测模型的预测结果； 其中，所述基于所述决策树的袋外数据计算所述决策树的袋外误差率，根据所述袋外误差率计算所述决策树的权重，包括： 每生成一特征子集的决策树，均基于所述决策树的袋外数据计算所述决策树的袋外误差率； 寻找所述决策树的袋外误差率最大值； 基于所述袋外误差率最大值，计算每个所述决策树的相对误差； 基于所述相对误差，计算每个所述决策树的当前学习率的误差率； 根据每个决策树的当前学习率的误差率，计算各所述决策树的权重； 其中，所述袋外误差率最大值公式：Ek＝max|yi-Gkxi|,i＝1,2,…,m； 所述相对误差的计算公式： 每个所述决策树的当前学习率的误差率的计算公式： 其中，第k个决策树Gkx的权重： 其中，所述加权集成各所述决策树的权重，计算所述随机森林预测模型的预测结果，包括： 根据下述公式，确定所述预测结果： 其中，K为决策树数量。

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