换一批基于经络穴位信号的中医体质分类研究
Machine learning for classifying traditional chinese medicine constitution from meridian acupoint signals
摘要目的 构建决策树、梯度提升决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机5个机器学习模型,对平和体质与偏颇体质进行分类研究.方法 招募1 810名受试者,使用《中医体质与分类自测表》进行判断体质类型.同时,从每位受试者的十二经脉上各24个原穴点收集穴位信号,并记录其身高、体重、年龄及性别信息以构建数据集.在对数据进行预处理后,利用5种不同的机器学习算法建立基于经络穴位信号的中医体质二分类模型并采用准确率、灵敏度、特异度和F1得分指标评估算法性能.结果 梯度提升决策树的准确率、灵敏度、特异度、F1得分分别是92.3%、97.6%、87.3%、93.5%,综合评价后该模型性能最优.结论 梯度提升决策树可以为基于经络穴位信号的中医体质分类研究提供帮助.
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关键词
中医经络体质辨识穴位信号分类模型Traditional Chinese medicine meridiansConstitution identificationAcupoint signalsClassification model
分类号
R224（中医基础理论）
栏目名称
DOI
10.19338/j.issn.1672-2019.2025.10.006
发布时间
2025-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
威海市中医药科技项目（2023-N40）
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