【摘 要】
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目的 :探讨基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证分型中的应用。 方法 :采用 bootstrap方法对 4 0 6例样本进行扩增以满足数据挖掘对样本量的要求 ,采用基于信息熵的决策树
【机 构】
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第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室,上海中医药大学基础医学院
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目的 :探讨基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证分型中的应用。 方法 :采用 bootstrap方法对 4 0 6例样本进行扩增以满足数据挖掘对样本量的要求 ,采用基于信息熵的决策树 C4 .5算法建立中医辨证模型。结果 :决策树 C4 .5算法筛选出对中医辨证分型有意义的 2 6个因素并对其重要性进行排序 ;产生清楚易懂可用于分类的决策规则 ;建立辨证模型 ,模型分类符合率为 :训练集 83.6 0 % ,验证集 80 .6 7% ,测试集 81.2 5 % ;模型区分各类证型的灵敏度和特异度也较高。 结论 :决策树C4 .5算法建立的模型效果较好 ,可应用于慢性胃炎中医证型的鉴别诊断
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