基于RF和KNN的三种肝炎分类模型的建立

• 作者: 惠娜 闫树英 陈志宏 魏玉辉
• 来源期刊: 宁夏医学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 随机森林 K-最邻近 甲型肝炎 乙型肝炎 丙型肝炎 分类模型
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 496-498
• 页数: 3页
• 分类号: R735
• 字数: 2723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13621/j.1001-5949.2015.06.0496

摘要

目的 建立甲、乙、丙三种肝炎的计算机分类模型.方法 以病毒学检查为指标确定三种肝炎病例,以患者和健康体检者血常规检查指标、生化检查指标为原始数据建立数据库,其中甲肝病例186例,乙肝病例835例,丙肝病例129例,健康志愿者438人.分别采用随机森林和K-最邻近法建立甲、乙、丙三种肝炎的分类模型.结果 随机森林筛选出了9个(ALT、GGT、AST、ALB、BUN/Crea、CPT、MO％、TBIL、Cl-1)相对重要的变量,该模型内部预测准确率、测试集的预测准确率分别是92.59％、91.56％,KNN模型内部预测准确率、训练集、测试集的预测准确率分别是93.95％、96.89％、90.23％.结论 所建的分类模型对三种肝炎患者和健康人有较好的识别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏玉辉		99	621	14.0	20.0
2	闫树英		24	151	8.0	11.0
3	陈志宏		6	10	2.0	2.0
4	惠娜		3	9	2.0	3.0