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基于极值随机森林的慢性胃炎中医证候分类
  • ISSN号：1006-3080
  • 期刊名称：《华东理工大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：R241[医药卫生—中医诊断学;医药卫生—中医临床基础;医药卫生—中医学]
  • 作者机构：[1]华东理工大学机械与动力工程学院,上海200237, [2]上海中医药大学四诊信息综合实验室,上海201203, [3]上海中医药大学交叉科学研究院,上海201203
  • 相关基金：国家自然科学基金（81270050,81302913,30901897,81173199）
作者： 颜建军[1], 胡宗杰[1], 刘国萍[2], 王忆勤[2], 付晶晶[2], 郭睿[2,3], 钱鹏[2]
关键词： 证候分类, 极值随机森林, 可解释性, 慢性胃炎, 决策树, syndrome classification, extremely randomized forest, interpretability , chronic gastritis, decision tree
中文摘要：

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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期刊信息
  • 《华东理工大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:华东理工大学
  • 主编：刘红来
  • 地址：上海梅陇路130号
  • 邮编：200237
  • 邮箱：ecustxbbzz@ecust.edu.cn
  • 电话：021-64252666
  • 国际标准刊号：ISSN：1006-3080
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1691/TQ
  • 邮发代号:4-382
  • 获奖情况:
  • 2001年被国家新闻出版总署评为"中国期刊方阵科技...,2002年获"第五届全国石油和化工行业优秀期刊二等奖",2004年获"全国高校优秀科技期刊二等奖",2006年荣获"首届中国高校优秀科技期刊奖"以及"第...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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