组套索罚分类器用于名词性数据的疾病诊断

发布时间：2017-10-02 06:05

  本文关键词：组套索罚分类器用于名词性数据的疾病诊断

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【摘要】：6类红斑鳞状皮肤病的诊断一直是皮肤科的难题。皮肤病数据是名词性定性数据,采用定量数据处理方法是不太适合的。本文提出了组套索罚多值回归分类器新方法用于名词性数据的特征选择和分类,并应用于红斑鳞状皮肤病诊断。首先将前33维名词性数据进行虚拟编码,将第34维年龄数据离散化后进行虚拟编码;将得到的虚拟编码数据按照类别分组和变量分组,并送入组套索罚多值回归分类器,通过10折交叉验证,分类正确率达到了98.88%±0.002 3%。与其他文献方法相比,本文方法简单,分类效果好且效率高,可解释性强,稳定性强。
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 红斑鳞状皮肤病 罚分类器 组套索 名词性数据
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473339) 中国博士后科学基金资助项目(2014M561202) 河北省2014年度博士后专项资助项目(B2014010005) “河北省青年拔尖人才”资助项目
【分类号】：TP181;R758.6
【正文快照】： 引言在生物医学数据的分类研究中,采用适当的机器学习方法建立疾病诊断模型是一项重要的课题。很多生物医学数据都包含名词性定性数据,而大部分的机器学习方法都是基于定量数据的,即使分类正确率很高,但机器学习方法可解释性较差的特点使其在实际医疗诊断中的应用受到了限制。

【共引文献】

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本文编号：957928