基于多标签深森林的TCM综合征差异化模型,使用生物医学文本挖掘

科学领域:

• 计算智能是一种计算智能.
• 生物医学信息学是生物医学信息学.
• 传统中国医学 (TCM) 是一种

背景情况:

• 综合征分化是TCM诊断和治疗的基础.
• 现代化TCM需要科学,智能的诊断方法.
• 在TCM数据中的挑战包括标准化问题和患者隐私,阻碍大规模数据集的创建.

研究的目的:

• 开发一种智能方法来区分TCM综合征.
• 为了解决小型和非标准化的TCM数据集的局限性.
• 提高TCM诊断模型的准确性和效率.

主要方法:

• 提出了一种多标签深森林模型 (ML-PRDF),结合了改进的多标签ReliefF特征选择算法.
• 增强了特征代表性和减少了特征维度.
• 优化了模型,以实现高分类准确度,降低数据处理成本,特别是对于小样本大小.

主要成果:

• ML-PRDF模型在其他多标签分类模型中表现出卓越的性能.
• 与传统的多标签深森林模型相比,在TCM综合征区分方面取得了更高的准确性.
• PCC-MLRF特征选择算法在选择代表性特征方面被证明是有效的.

结论:

• 拟议的ML-PRDF模型为智能TCM综合征差异化提供了有效的解决方案,特别是在有限的数据的情况下.
• 该模型提高了TCM的诊断准确性和效率.
• 特征选择在优化深森林模型中起着至关重要的作用,用于TCM应用.