基于不平衡数据分类的中药肝毒性检测

• 作者: 张彦春 王晔 郭玉萱 阮春阳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 中医药 药源性肝损伤 不平衡分类 集成学习
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术应用
• 页码范围: 226-230
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 4727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.08.041

摘要

药源性肝损伤是临床常见且易产生严重后果的药源性疾病.随着中药制剂的开发使用,中草药引发的药源性肝损伤也得到了更多的关注.微量元素作为人体一个组成部分,已经被证明与肝脏疾病密切相关.有记载的中草药数量超过了8 000种,其中约有1/5常见于临床治疗.这些药物中仅有少部分被证实具有肝毒性.通过元素特征对中草药肝毒性进行鉴别是一个重要方向.针对正负类样本数量不平衡的特性,提出一个基于权值的过采样方法并分别与两种集成学习模式整合起来,WSMOTE_Boosting和WSMOTE_Bagging.在数据集上采取对照试验评估,以AUC、F-score、G-mean为评估标准.实验表明,WSMOTE_Boosting和WSMOTE_Bagging算法优于传统集成分类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮春阳	复旦大学计算机科学技术学院	3	12	2.0	3.0
2	郭玉萱	复旦大学计算机科学技术学院	1	1	1.0	1.0