基于概率预测模型的肺炎感染概率预测方法及装置

本发明提供一种基于概率预测模型的肺炎感染概率预测方法及装置，涉及数据处理及人工智能技术领域。方法包括：将待检测的肺部感染数据输入至概率预测模型中，得到所述概率预测模型输出的所述肺部感染数据对应的肺炎感染概率；其中，所述概率预测模型中的最优权重向量和最优截距项是通过在损失函数中增加L2正则化项，并基于肺部感染样本和真实标签进行迭代训练后得到的。该方法通过将待检测的肺部感染数据输入至经迭代训练优化的概率预测模型，L2正则化项能够限制模型复杂度并抑制过拟合，实现了高效、准确、稳定的肺炎感染概率输出，显著提升了预测的灵敏度与特异性，且模型轻量易推广。