本文關(guān)鍵詞： 證候分類 極值隨機(jī)森林 可解釋性 慢性胃炎 決策樹　出處：《華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法能得到較好的分類效果,但模型卻無法解釋;而隨機(jī)森林等模型有良好的可解釋性,卻無法處理中醫(yī)數(shù)據(jù)中兼證的情況。本文利用極值隨機(jī)森林算法對慢性胃炎中醫(yī)數(shù)據(jù)進(jìn)行證候分類研究,其中決策樹的葉節(jié)點(diǎn)能輸出多個標(biāo)簽,通過加權(quán)機(jī)制綜合分量來處理兼證問題。與已有多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法和C4.5、CART等基于決策樹的算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,極值隨機(jī)森林算法無論在6個證型的分類準(zhǔn)確率上,還是在多標(biāo)記評價指標(biāo)上都具有更好的效果,而且模型中得到的規(guī)則基本符合中醫(yī)理論。
[Abstract]:Most machine learning algorithms can get better classification effect, but the model can not be explained. But the random forest model has good interpretability, but it can not deal with the situation of syndromes in TCM data. In this paper, we use extreme random forest algorithm to classify TCM data of chronic gastritis. The decision tree leaf node can output multiple tags and deal with the problem of identification by the weighted mechanism synthesis component. Compared with the existing multi-label learning algorithm and C4.5 cart algorithm based on decision tree. The experimental results show that the extreme value stochastic forest algorithm has better results in both the classification accuracy of the six types and the multi-marker evaluation index, and the rules obtained in the model basically accord with the traditional Chinese medicine theory.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)機(jī)械與動力工程學(xué)院;上海中醫(yī)藥大學(xué)四診信息綜合實(shí)驗(yàn)室;上海中醫(yī)藥大學(xué)交叉科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(81270050,81302913,30901897,81173199)
【分類號】：R259;TP18
【正文快照】： 辨證論治是中醫(yī)診斷學(xué)的精髓,其中辨證是綜合了臨床各類信息并加以分析、歸納,以辨清疾病的病因、病機(jī)、病性和病位的過程。然而,在中醫(yī)辨證中存在大量的不確定性和模糊性,缺乏客觀的評價標(biāo)準(zhǔn),制約了中醫(yī)的推廣和發(fā)展。利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等計(jì)算機(jī)技術(shù)分析中醫(yī)四診信息,探

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