基于ROSE和C5.0算法的打鼾者OSAHS初筛模型

• 作者: 吕云辉 杜国栋 相艳 胡蓉 邵党国 雷强 马磊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 不均衡数据 初筛模型 随机过采样(ROSE) C5.0决策树
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 250-254
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 字数: 4274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0441

摘要

使用医疗信息系统的数据进行睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)预测和分析过程中,存在不平衡数据问题.为此,在现有临床研究的基础上,提出了一种基于ROSE(Random Over Sampling Examples)和C5.0算法的初筛模型.利用收集到的人体测量学指标数据,通过数据预处理,删除异常值并填补缺失值.然后采用ROSE算法对数据进行平衡,利用C5.0分类器对平衡后的数据构建筛查模型,通过十则交叉验证的方法检验模型的筛查效果.实验结果表明,使用该模型进行打鼾患者的OSAHS筛查,可以有效地提高筛查效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	相艳	昆明理工大学信息工程与自动化学院	36	92	5.0	8.0
2	吕云辉	云南省第一人民医院呼吸科	9	38	4.0	5.0
3	雷强	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	7	2.0	2.0
4	马磊	昆明理工大学信息工程与自动化学院	47	127	6.0	9.0
5	胡蓉	昆明理工大学信息工程与自动化学院	31	135	5.0	11.0
6	邵党国	昆明理工大学信息工程与自动化学院	31	112	5.0	10.0
7	杜国栋	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	2	1.0	1.0