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基于决策树方法的糖尿病并发症分类研究

Research the Chronic Diabetic Complications Classfication based on Decision Tree Approach

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【作者】聂斌；林剑鸣；杜建强；王卓；何万生；叶青；熊玲珠；朱明峰；李智彪；吴友平；

【Author】 NIE Bin;LIN Jian-Ming;DU Jian-Qiang;WANG Zhuo;HE Wansheng;YE Qing;XIONG Lin-Zhu;ZHU Ming-Feng;LI Zhi-Biao;WU You-Ping;School of Computer,JiangXi University of Traditional Chinese Medicine;School of Software,Nanchang University;Shuibian township public health centers,Xiajiang,Jiangxi;

【机构】江西中医学院；南昌大学软件学院；江西省峡江县水边卫生院；

【摘要】目的:优选辅助诊断糖尿病并发症方法。方法:分别采用决策树方法 C5.1、CART、QUEST、CHAID,对糖尿病并发症临床数据进行分类研究。结果:经3 969例确诊病例验证,4种方法都能得到诊断规则和决策树,C5.1分类精确性为:85.714%,CART、QUEST、CHAID分类精确性为:66.667%。结论:4种方法分类结果符合专家诊断思维,C5.1效果最好。更多还原

【Abstract】 Objective:to explore the optimal method for aided diagnosis the Chronic diabetic complications.Method: classfication for the data of Chronic diabetic complications based on C5.1、CART、QUEST、CHAID.Result:the four methods can gain diagnosis rules and Decision Tree,and the classification accuracy is respectively 85.714%,66.667%,66.667%,66.667% after test for 3969 confirmed case. Conclusion:the four methods accord with experts diagnosis thinking, the best method is C5.1.更多还原

【关键词】 Decision Tree； Classification； Chronic Diabetic compliCations；
【Key words】 Decision Tree； Classification； Chronic Diabetic compliCations；

【基金】国家重大基础研究计划(973计划)(项目编号:2010CB530602,2010CB530603);国家高技术研究发展计划分课题(863计划)(项目编号:2012AA02A609);国家自然科学基金(项目编号:81160424);江西省自然科学基金(项目编号:2010GZY0174),江西省自然科学基金(项目编号:2009GZS0058);江西省教育厅资助项目(项目编号:GJJ11541)

【文献出处】江西中医学院学报 ,Journal of Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine , 编辑部邮箱 ,2013年04期

【分类号】R587.2
【被引频次】1
【下载频次】210

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