基于Jieba-TF-IDF-GBT模型的冠心病风险预测分析

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摘 要：针对较少有以完整冠心病电子病历进行疾病发生风险预测的问题，从篇章级的角度切入，将分词工具Jieba、词向量转换工具词频-逆文档频率（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，TF-IDF）与二分类模型梯度提升树（GradientBoostingTree，GBT）相融合，提出一种能对完整冠心病电子病历进行分析的疾病发生风险预测模型Jieba-TF-IDF-GBT。（剩余150字）

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