【摘 要】
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为提升儿科医生诊断效率及准确性,采取一种基于数据挖掘与机器学习相结合的分类技术。通过收集一定量的儿科患者病历样本,参考儿科医学书籍及资料,并利用数据挖掘的方法,从这
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462052);云南省人才培养基金项目(KKSY201403049)
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为提升儿科医生诊断效率及准确性,采取一种基于数据挖掘与机器学习相结合的分类技术。通过收集一定量的儿科患者病历样本,参考儿科医学书籍及资料,并利用数据挖掘的方法,从这些样本中提取出患者的病症和疾病数据,建立机器学习算法模型。对这些模型结果采用融合的方法进行集成,从而预测出未知样本的疾病结果。医生等相关人员可以利用这些结果作为参考,进而得出疾病诊断的结论。通过对总体样本＂自助法＂划分训练集与测试集,集成并预测,得到的实验结果表明,集成模型与其构成的单一模型相比,准确率提高了约6%。
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