基于随机森林的亚健康状态预测与特征选择方法研究

发布时间：2018-06-22 17:57

  本文选题：亚健康状态 + 随机森林　； 参考：《计算机应用与软件》2014年01期

【摘要】：亚健康状态是一种介于健康和疾病之间的低质量状态。研究的目的是要确定哪些因素或因素组合能够针对亚健康状态进行预测。临床流行病学调查,获取572个实际案例(其中,523宗均为亚健康状态,49宗为健康),在报告中包括了50种相关症状。应用随机森林分类技术进行基于临床数据分析的亚健康状态预测,正确分类率为91.28%。由50倍随机森林方法所得到的特征选择(症状),即疲劳、心悸、四肢肌无力、疲劳程度和悲观态度是重要的判别变量。相关实验结果显示了提出方法的可行性与高效性。
[Abstract]:Sub-health is a low quality state between health and disease. The aim of the study was to determine which factors or combinations could predict sub-health status. The clinical epidemiology survey showed that 572 actual cases were obtained (of which 523 cases were subhealthy and 49 cases were healthy), and 50 related symptoms were included in the report. Using random forest classification technology to predict subhealth status based on clinical data analysis, the correct classification rate is 91.28%. The characteristic selection (symptoms) obtained from the 50 times random forest method, namely, fatigue, palpitation, limb weakness, fatigue degree and pessimistic attitude, are important discriminant variables. The experimental results show that the proposed method is feasible and efficient.
【作者单位】： 炎黄职业技术学院机电工程系;
【分类号】：R749.99;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2053686