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贡献度与证候特征选择
被引量：
4
1
作者
张宇龙
刘强
+1 位作者
高颖
季梁
《辽宁中医杂志》
CAS
北大核心
2008年第3期354-355,共2页
目的:探讨如何选择辨证所需症状。方法:以中风数据中的气虚证为例。首先,分别采用卡方、似然比、logistic回归等三种方法选择症状与衡量贡献度;并使用决策树分类器,通过交叉验证,评价所选择症状的分类错误率。其次,直接以最小化分类错...
目的:探讨如何选择辨证所需症状。方法:以中风数据中的气虚证为例。首先,分别采用卡方、似然比、logistic回归等三种方法选择症状与衡量贡献度;并使用决策树分类器,通过交叉验证,评价所选择症状的分类错误率。其次,直接以最小化分类错误率为目标进行症状选择。结果:使用以上四种方法得到的症状及其分类错误率有所不同,前三种方法的分类错误率均高于最小错误率。结论:选择辨证所需症状,应该以最小化分类错误率为目标。
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关键词
贡献度
决策树分类器
分类错误率
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职称材料
题名
贡献度与证候特征选择
被引量：
4
1
作者
张宇龙
刘强
高颖
季梁
机构
生物信息学教育部重点实验室清华信息国家实验室生物信息学研究部清华大学自动化系
北京中医药
大学
东直门医院神经内科
出处
《辽宁中医杂志》
CAS
北大核心
2008年第3期354-355,共2页
基金
国家973计划(2003CB517102
2003CB517106)
文摘
目的:探讨如何选择辨证所需症状。方法:以中风数据中的气虚证为例。首先,分别采用卡方、似然比、logistic回归等三种方法选择症状与衡量贡献度;并使用决策树分类器,通过交叉验证,评价所选择症状的分类错误率。其次,直接以最小化分类错误率为目标进行症状选择。结果:使用以上四种方法得到的症状及其分类错误率有所不同,前三种方法的分类错误率均高于最小错误率。结论:选择辨证所需症状,应该以最小化分类错误率为目标。
关键词
贡献度
决策树分类器
分类错误率
Keywords
contribution level
decision tree classifier
classification error rate
分类号
R241 [医药卫生—中医诊断学]
R2-03 [医药卫生—中医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贡献度与证候特征选择
张宇龙
刘强
高颖
季梁
《辽宁中医杂志》
CAS
北大核心
2008
4
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