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基于极值随机森林的慢性胃炎中医证候分类
被引量：
14
1
作者
颜建军
胡宗杰
+4 位作者
刘国萍
王忆勤
付晶晶
郭睿
钱鹏
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第5期698-703,共6页
大多数机器学习算法能得到较好的分类效果,但模型却无法解释;而随机森林等模型有良好的可解释性,却无法处理中医数据中兼证的情况。本文利用极值随机森林算法对慢性胃炎中医数据进行证候分类研究,其中决策树的叶节点能输出多个标签,通...
大多数机器学习算法能得到较好的分类效果,但模型却无法解释;而随机森林等模型有良好的可解释性,却无法处理中医数据中兼证的情况。本文利用极值随机森林算法对慢性胃炎中医数据进行证候分类研究,其中决策树的叶节点能输出多个标签,通过加权机制综合分量来处理兼证问题。与已有多标记学习算法和C4.5、CART等基于决策树的算法进行比较,实验结果表明,极值随机森林算法无论在6个证型的分类准确率上,还是在多标记评价指标上都具有更好的效果,而且模型中得到的规则基本符合中医理论。
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关键词
证候分类
极值随机森林
可解释性
慢性胃炎
决策树
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职称材料
题名
基于极值随机森林的慢性胃炎中医证候分类
被引量：
14
1
作者
颜建军
胡宗杰
刘国萍
王忆勤
付晶晶
郭睿
钱鹏
机构
华东理工大学机械与动力工程学院
上海中医药大学四诊信息综合实验室
上海中医药大学交叉科学研究院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第5期698-703,共6页
基金
国家自然科学基金(81270050
81302913
+1 种基金
30901897
81173199)
文摘
大多数机器学习算法能得到较好的分类效果,但模型却无法解释;而随机森林等模型有良好的可解释性,却无法处理中医数据中兼证的情况。本文利用极值随机森林算法对慢性胃炎中医数据进行证候分类研究,其中决策树的叶节点能输出多个标签,通过加权机制综合分量来处理兼证问题。与已有多标记学习算法和C4.5、CART等基于决策树的算法进行比较,实验结果表明,极值随机森林算法无论在6个证型的分类准确率上,还是在多标记评价指标上都具有更好的效果,而且模型中得到的规则基本符合中医理论。
关键词
证候分类
极值随机森林
可解释性
慢性胃炎
决策树
Keywords
syndrome classification
extremely randomized forest
interpretability
chronic gastritis
decision tree
分类号
R241 [医药卫生—中医诊断学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极值随机森林的慢性胃炎中医证候分类
颜建军
胡宗杰
刘国萍
王忆勤
付晶晶
郭睿
钱鹏
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017
14
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