《表1 输入特征表：基于机器学习的冠心病住院费用预测研究》

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《基于机器学习的冠心病住院费用预测研究》

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数据预处理后，需要选取更加精确、有意义的特征作为模型训练的特征向量。经查阅相关文献并结合医院数据库的有效信息，本文选取的特征见表1。在回归建模中，分类特征不应直接使用，需要进行独热编码[8]使其特征得以数字化。离散型特征独热编码后，能使得特征向量之间的距离计算更加合理。本文中“护理名称、疾病种类、医保代码、科室名称”特征都属于离散特征，应对其进行相应的独热编码。