基于电子病历的肺癌诊断决策树算法

摘要：

随着人民生活水平的不断提高,肿瘤疾病的人数在不断增多,其中肺癌是21世纪严重危害人类健康的重大疾病.为此提出一种基于电子病历的肺癌诊断决策树方法.首先分析肺癌电子病历的特点以及决策树存在结构不稳定、过拟合等现象,运用主成分分析法结合C5.0算法构建的优化决策树模型.首先,建立主成分特征根大于1以及主成分累计贡献率大于85％ 的特征降维两种方法,然后通过C5.0算法建立决策树模型和剪枝操作,最后给出数据预处理过程及模型的执行流程和测试结果.实验结果分析,改进的算法有较好的准确率以及良好的可扩展性,从而验证了改进后的算法对于辅助肺癌临床实验具有重要的意义.

关键词：主成分分析法、决策树算法、C5.0、肺癌

所属期刊栏目：28

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：257-263