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基于ML-KNN算法的冠心病辨证模型研究

Research of Syndrome Differentiation Model of Coronary Heart Disease Based on ML-KNN Algorithm

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摘要目的:构建冠心病辨证模型,解决兼夹证诊断问题.方法:对收集的1315条冠心痛医案进行规范化处理,并在规范数据集上运用多标记近邻算法ML-KNN构建冠心痛辨证模型,采用十折交叉验证的方法对模型进行训练和测试,并用经典多标记算法评价指标对模型结果进行评价.结果:模型平均汉明损失为5.47％,1-错误率为2.13％,覆盖率为12.33％,排序损失为1.56％,平均精度为93.55％.结论:利用ML-KNN算法,从临床数据构建冠心病辨证模型,能够较好地模拟中医专家经验.

作者孙鑫亮 ^[1] 杨涛 ^[1] 章颖 ^[1] 董海艳 ^[1] 胡孔法 ^[1] 谢佳东 ^[1] 史话跃 ^[1] 学术成果认领

作者单位南京中医药大学,江苏南京,210023 ^[1]

关键词 ML-KNN 冠心病辨证模型十折交叉验证汉明损失 1-错误率覆盖率排序损失平均精度

分类号 R241（中医临床学）

栏目名称

理论与方法研究

DOI 10.16294/j.cnki.1007-659x.2019.05.004

发布时间 2019-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家自然科学基金（81674099）国家自然科学基金（81503499）国家自然科学基金（81804219）国家自然科学基金（81803997）国家重点研发计划（2017YFC1703501）国家重点研发计划（2017YFC1703503）国家重点研发计划（2017YFC1703506）江苏省自然科学基金（BK20161051）国家级大学生创新创业训练计划项目（2018NZY31）国家级大学生创新创业训练计划项目（2018NZY130）