ES—ID3算法及其在中医辨症中的应用

被引：6

作者：

廖晓威 ^{[1
]}

马利庄 ^{[1
,2
]}

王彦 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海交通大学计算机科学与工程系

[2] 上海中医药大学中医信息科学与技术中心

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 32期

关键词：

决策树算法; ID3算法; 自训练学习; 中医辨症;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种具备自训练学习能力的ES-ID3决策树算法。该算法克服了传统ID3算法要求所有训练样本必须事先进行分类处理的约束,通过充分利用已采集但未进行分类的"准训练样本"进行自训练学习过程,非常适用于获取训练样本代价较高的环境,如医学病例样本采集等。对肝病中医辨症问题应用该算法,实验证明,无论从分类的准确性及对关键决策属性的提取能力,较之于传统ID3算法,该算法均有显著提高;算法结论能对医疗工作提供有效帮助。

引用

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