换一批摘要针对朴素贝叶斯分类方法(naive bayesian model,NBM)在应用于门诊智能分诊时,无法有效区分不同类型的症状涉及的疾病学科范围不同问题,提出了一种朴素贝叶斯分类方法的改进算法,引入IDF因子,为不同的症状类型提供相应的权重.首先,基于权威医疗文献,收集整理诊断学相关的语料作为训练数据集,然后,基于朴素贝叶斯分类方法计算先验概率、类条件概率,训练生成不同症状的IDF因子,最后,在进行分类判断时对不同的症状组合引入IDF因子,平滑不同类型症状的重要程度.在智能分诊准确性对比实验中,改进后的算法召回率提升约11％,明显高于朴素贝叶斯分类方法.
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关键词
智能分诊朴素贝叶斯IDF多类别分类有监督学习Intelligent diagnosisNaive bayesIDFMulti-class classificationSupervised learning
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1671-332X.2024.03.026
发布时间
2024-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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