决策树模型用于结核病治疗方案的分类和预判

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.

关键词：决策树、结核、方法

所属期刊栏目：19

分类号：R52(结核病)

资助基金：“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

在线出版日期：2015-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：510-513