本文選題：亞健康狀態(tài) + 隨機(jī)森林��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》2014年01期

【摘要】：亞健康狀態(tài)是一種介于健康和疾病之間的低質(zhì)量狀態(tài)。研究的目的是要確定哪些因素或因素組合能夠針對亞健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。臨床流行病學(xué)調(diào)查,獲取572個(gè)實(shí)際案例(其中,523宗均為亞健康狀態(tài),49宗為健康),在報(bào)告中包括了50種相關(guān)癥狀。應(yīng)用隨機(jī)森林分類技術(shù)進(jìn)行基于臨床數(shù)據(jù)分析的亞健康狀態(tài)預(yù)測,正確分類率為91.28%。由50倍隨機(jī)森林方法所得到的特征選擇(癥狀),即疲勞、心悸、四肢肌無力、疲勞程度和悲觀態(tài)度是重要的判別變量。相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了提出方法的可行性與高效性。
[Abstract]:Sub-health is a low quality state between health and disease. The aim of the study was to determine which factors or combinations could predict sub-health status. The clinical epidemiology survey showed that 572 actual cases were obtained (of which 523 cases were subhealthy and 49 cases were healthy), and 50 related symptoms were included in the report. Using random forest classification technology to predict subhealth status based on clinical data analysis, the correct classification rate is 91.28%. The characteristic selection (symptoms) obtained from the 50 times random forest method, namely, fatigue, palpitation, limb weakness, fatigue degree and pessimistic attitude, are important discriminant variables. The experimental results show that the proposed method is feasible and efficient.
【作者單位】： 炎黃職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系;
【分類號(hào)】：R749.99;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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4 劉豫s

本文編號(hào)：2053686