本文關鍵詞：基于極值隨機森林的慢性胃炎中醫(yī)問診證候分類研究　出處：《華東理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：決策樹是機器學習中應用最廣泛的算法之一,是圖模型與概率決策表相結合的概率圖模型。它用直觀易懂的圖形方式來表示觀測變量與類別之間的聯(lián)系,進行系統(tǒng)的量化計算和不確定性推理。本文利用極值隨機森林算法對慢性胃炎中醫(yī)問診數據分類做了如下工作:1.提出通過極值隨機森林算法建立慢性胃炎中醫(yī)辨證分類模型,其決策樹的葉節(jié)點能輸出多個類別,取得了不錯的分類效。通過與經典的多標記和基于樹的算法比較來驗證算法的有效性能后發(fā)現(xiàn),算法的平均準確率能達到83.8%,分類性能優(yōu)于多數現(xiàn)有的多標記分類器。將分類模型與中醫(yī)辨證理論和臨床經驗對比發(fā)現(xiàn),極值隨機森林算法很好地描述了決策樹中癥狀到證型的決策關系,其模型具有良好的可解釋性。2.利用極值隨機森林算法探究癥狀與癥狀之間,癥狀與證型之間的相互聯(lián)系。通過變量重要性的計算和證型之間互信息的大小,用集合圖的方式分別表示出各證型癥狀的分布情況,并與中醫(yī)辨證理論以及慢性胃炎實證和虛癥的診斷標準進行分析進行了對比分析,其結果基本符合中醫(yī)辨證理論,且與臨床實踐相吻合。
【學位授予單位】：華東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R259;TP181

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