基于ML-kNN多标记学习的中医体质辨识模型研究

• 作者: 严玲 周作建 宋懿花 胡云 商洪涛 战丽彬 董青
• 来源期刊: 世界科学技术-中医药现代化
• 关键词: 多标记学习 ML-kNN 体质辨识 评价指标
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 专题讨论三:中医药数据应用|Thematic Dicussion Ⅲ:Application of Chinese Medicine Data
• 页码范围: 3558-3562
• 页数: 5页
• 分类号: R229
• 语种: 中文
• DOI: 10.11842/wst.20200319009

摘要

目的 中医体质与人体健康状态密切相关.研究利用人工智能技术辨识中医体质,为中医体质辨识智能化及自动化发展提供新思路.方法 以江苏省中医院体检中心的中医体质数据作为初始数据样本,经过数据清洗、过滤及结构化最终纳入9844条数据作为研究对象,运用ML-kNN多标记k近邻算法构建中医体质辨识模型,使用10折交叉验证训练模型,并采用多标记学习评价指标评估模型效果.结果 中医体质辨识模型的平均汉明损失为0.0961,平均1-错误率为0.1261,平均排序损失为0.0866,平均覆盖率为1.1535,平均精度为88.57％.结论 基于体检中心中医体质辨识量表数据,利用ML-kNN多标记学习算法,构建体质辨识模型,能够有效实现中医体质辨识智能化.