换一批
换一批基于XGBoost算法的系统性红斑狼疮中医证型判别模型研究
Chinese medicine pattern differentiation model for systemic lupus erythematosus based on XGBoost algorithm
摘要目的 通过XGBoost算法构建系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)中医证型判别模型,探索XGBoost模型用于证型分类的可行性.方法 通过问卷调查法,收集符合标准的病例,建立SLE数据集.通过XGBoost算法构建SLE中医证型判别模型,采用随机森林(random forest,RF)算法作为对照,比较两种算法的准确性.结果 本研究共纳入400例SLE患者,其中男性33例,女性367例.SLE患者排名前3的中医证型为:脾肾阳虚证、阴虚内热证和风湿热痹证,XGBoost算法模型分类指标和性能曲线评分总体优于RF算法.结论 XGBoost算法用于证候建模准确度较高,可用于证候研究中的分类研究.
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关键词
系统性红斑狼疮XGBoost算法随机森林算法中医证候systemic lupus erythematosusXGBoost algorithmrandom forest algorithmChinese medicine pattern
分类号
R259
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-070X.2024.12.021
发布时间
2025-01-13
基金项目
国家自然科学基金（30109065）
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