常见新近决策树算法及其在卫生领域中的应用

• 作者: 刘元元 宛小燕 林文怡
• 来源期刊: 现代预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 数据挖掘 决策树 新近算法
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 流行病与统计方法
• 页码范围: 4233-4237,4242
• 页数: 6页
• 分类号: R195
• 语种: 中文

摘要

目的 综述常见新近决策树算法及其在卫生领域的应用进展,为后续相关研究提供参考.方法 以“数据挖掘”、“决策树算法”、“decision trees”等作为检索词,检索2010-2019年CNKI、万方、维普、PubMed等数据库,总结随机森林、C5.0、GBDT等方法的基本原理、步骤、适用条件及优缺点,列举其在卫生领域中的应用.结果 不同决策树算法各有其优势,在卫生领域多学科中有不同程度的应用.结论 新近决策树算法较原始算法有较大改进,但仍存在不足.推广新近算法,针对其缺陷进行改进,将是决策树算法未来研究的重要方向之一.