决策树模型用于结核病治疗方案的分类和预判

发布时间：2018-11-20 07:44

【摘要】：目的探索结核病患者的个体特征与适宜治疗方案之间的关系,为临床治疗提供依据。方法使用1 141例2013年发病的结核病病人专项档案资料,采用C5.0和CHAID算法的决策树模型建立分类预测模型,并对其准确性进行评估。结果 C5.0算法决策树模型训练样本和测试样本的准确率分别为90.72%和88.37%,CHAID算法决策树模型训练样本和测试样本的准确率分别为77.92%和76.74%。结论 C5.0算法构建的决策树模型预测准确率更高,使用决策树模型用于建立结核病治疗方案的分类和预测模型是可行的,其预测结果可以为基层医务人员对患者制定治疗计划提供依据。
[Abstract]:Objective to explore the relationship between individual characteristics of tuberculosis patients and suitable treatment plan, and to provide evidence for clinical treatment. Methods using the special file data of 1 141 TB patients in 2013, the decision tree model of C5.0 and CHAID algorithm was used to establish the classification and prediction model, and the accuracy of the model was evaluated. Results the accuracy of C5.0 decision tree model training sample and test sample were 90.72% and 88.37% respectively. The accuracy of training sample and test sample of decision tree model of C5.0 algorithm were 77.92% and 76.7442%, respectively. Conclusion the prediction accuracy of the decision tree model constructed by C5.0 algorithm is higher. It is feasible to use the decision tree model to establish the classification and prediction model of tuberculosis treatment scheme. The predicted results can provide basis for basic-level medical personnel to make treatment plan for patients.
【作者单位】： 中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系;广东省结核病控制中心;
【基金】：“十二五”国家科技重大专项(2012ZX10004903) 广东省高等教育教学改革重点项目(2013-113-11) 中山大学本科教学改革研究课题(2012-173-39)
【分类号】：R52

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2344292