患者年龄:1.5患者性别比例:男

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-02-18 14:47 标签： 性别比例 
除人工心脏外心脏不是电子产品，应该不受家用电子产品辐射的影响有些言论把手机描述得像魔鬼一样，就算生活中有些未知的辐射对人体造成一定的影响也不应該手机来背黑锅，但人们的防范意识也没有什么不对的久而久之就会形成一个良好的使用手机习惯，这种习惯应该得到肯定

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我儿子也正在发病期间治疗2个月也没治好，如果你的儿子是炎症性的可到正规医院注射头孢类。5-7天就见效

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      因性别和年龄的预测思路和方法大致相同，故此处仅以性别预测为代表说明之

      1.2 基于人工标记，取得用户在性别偏好置信度作为性别语料候选集

      1.3 基于性别语料候选集，对性别维度的属性的置信度倒序排列越靠前则置信度越高，其质量越好从而得到优质语料集。

      1.5 以训练集作为输入训练性别预测分类模型并做封闭和开放测试，当封闭测试准确率和召回率均>=0.90时开放测试准确率和召回率>=0.80时候，则训练结束否则，迭代

      1.6 做与线上平行時间窗口的线下测试，并统计全端、各端、cid、pid的性别分布若分布情况合理，则可以上线否则根据具体bad case，做优化并迭代之

         2.3 基于性别语料候选集，对性别维度的属性的置信度倒序排列越靠前则置信度越高，其质量越好从而得到优质语料集。

  2.4 将语料集拆分成训练集和测試集分别为24万训练集和2-5万的测试集。

  2.5 以训练集作为输入训练性别预测分类模型并做封闭和开放测试，当封闭测试准确率和召回率均>=0.90时开放测试准确率和召回率>=0.80时候，则训练结束否则，迭代

     2.6 做与线上平行时间窗口的线下测试，并统计全端、各端、cid、pid的性别分布若汾布情况合理，则可以上线否则根据具体bad case，做优化并迭代之

               该预测应用目前主要集中在提供画像服务和纵横项目的专辑、频道的属性汾布，故我们采用专辑画像和频道画像的准确率来判定模型训练和预测的好坏

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