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决策树模型在中医药领域的应用现状

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决策树因其形状像树且又能用于决策故被称为决策树,是通过机器学习,从一系列无秩序、无规则的逻辑关系中推理出一套分层规则,将结局按照概率分布的树形图表达,从而进行精确预测或正确分类.现系统综述了决策树在中医药领域的应用现状,发现决策树在疾病风险评估、中医病证的诊断、辨证分型、中药药性或不良反应的预测、证候与理化指标的关联、预后评估和成本-效果分析等方面均有所应用,且其分类和预测结果较为准确,值得今后进一步研究并推广应用.
Application Status of Decision Tree in Traditional Chinese Medicine

马红丽、徐长英、杨新鸣

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黑龙江中医药大学附属第一医院,哈尔滨,150040

黑龙江中医药大学,哈尔滨,150040

决策树 数据挖掘 机器学习 中医药 预测模型 树形图 分类 风险评估

82004403UNPYSCT-2018223JJ2018ZR0618

2021

10.3969/j.issn.1673-7202.2021.17.025

世界中医药
世界中医药学会联合会

世界中医药

CSTPCDCHSSCD
影响因子：1.266
ISSN：1673-7202
年,卷(期)：2021.16(17)
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