基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证中的应用

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【英文篇名】	Application of decision tree based on entropy in traditional Chinese medicine symptom analysis of chronic gastritis
【下载频次】	★★★★★
【作者】	徐蕾; 贺佳; 孟虹; 王忆勤; 贺宪民; 范思昌; 郎庆波;
【英文作者】	HE Jia 1*; MENG Hong 1; WANG Yi-Qin 2; HE Xian-Min 1; FAN Si-Chang 1; LANG Qing-Bo 2 (1.Department of Health Statistics; Faculty of Health Services; Second Military Medical University; Shanghai 200433; China; 2. School of Preclinical Medicine; Shanghai University of Traditional Chinese Medicine; Shanghai 200032);
【作者单位】	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; 上海中医药大学基础医学院上海;
【文献出处】	第二军医大学学报 , Academic Journal of Second Military Medical University, 编辑部邮箱 2004年 09期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	信息熵; 决策树; 中医; 数据挖掘;
【英文关键词】	entropy; decision tree; traditional Chinese medicine; data mining;
【摘要】	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
【英文摘要】	Objective:To explore the application of decision tree based on entropy in traditional Chinese medicine (TCM) symptom analysis chronic gastritis. Methods: Bootstrap methods were used to multiply 406 cases for data mining, and models for TCM symptom were built using decision tree of C4.5.Results: Twenty-six important factors were selected and ranked according to the importance; readable diagnostic rules were produced and a model was built, of which the correctly classified rate of training set, validation s...
【基金】	国家中医药管理局实验室建设项目
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	R259.7
【正文快照】	中医对于慢性胃炎有很好的疗效 ,但是如何从已积累的临床资料中提炼出蕴含的信息 ,并结合已有的中医辨证准则 [1] 确定慢性胃炎患者的中医证型 ,以达到辨证施治目的便成为中医研究者颇为关注的问题。本文尝试将数据挖掘决策树技术用于慢性胃炎中医证型的分类 ,以考察这一方法用

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