發(fā)布時間：2017-09-08 18:40

  本文關(guān)鍵詞：三種數(shù)據(jù)挖掘算法在電子病歷知識發(fā)現(xiàn)中的比較

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【摘要】：【目的】從異構(gòu)的電子病歷數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)疾病危險因素,為數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)提供借鑒。【方法】選取集各種結(jié)構(gòu)為一身的臨床電子病歷數(shù)據(jù),利用決策樹、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種數(shù)據(jù)挖掘算法分別建立疾病危險因素預(yù)測模型,對三種預(yù)測模型進(jìn)行比較分析和統(tǒng)計學(xué)評價�！窘Y(jié)果】決策樹預(yù)測模型在查準(zhǔn)率、召回率上高于邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在總體性能上決策樹最優(yōu),但三者差別不大�！揪窒蕖课磳﹄娮硬v屬性進(jìn)行優(yōu)化選擇�！窘Y(jié)論】決策樹在危險因素的發(fā)現(xiàn)與疾病的預(yù)測方面優(yōu)于邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。研究中建立基于數(shù)據(jù)挖掘算法的異構(gòu)數(shù)據(jù)源知識發(fā)現(xiàn)框架,為今后領(lǐng)域知識發(fā)現(xiàn)和知識庫構(gòu)建以及數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇提供一定借鑒和參考。
【作者單位】： 吉林大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院;武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 知識發(fā)現(xiàn) 電子病歷 數(shù)據(jù)挖掘算法 預(yù)測模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“嵌入式知識服務(wù)驅(qū)動下的領(lǐng)域多維知識庫構(gòu)建”(項(xiàng)目編號:71573102) 吉林大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃“基于數(shù)據(jù)挖掘算法的體檢數(shù)據(jù)中脂肪肝危險因素相關(guān)性研究”(項(xiàng)目編號:2015721054)的研究成果之一
【分類號】：TP311.13
【正文快照】：

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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6 陳e，

本文編號：815678