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從專家診病模型實(shí)例理解智慧醫(yī)療大數(shù)據(jù)文庫docxdocx-文庫吧資料

2024-07-30 16:38本頁面
  

【正文】 表3 模型評估1從表3中可以看出,模型測試準(zhǔn)確度為95%,誤判5%。其中,決策樹(訓(xùn)練)節(jié)點(diǎn)連接分區(qū)節(jié)點(diǎn)。此處我們重點(diǎn)學(xué)習(xí)決策樹算法,所以就先選擇決策樹算法節(jié)點(diǎn)。實(shí)際中,各種比例都會(huì)嘗試,目的有二:一是選擇最佳的比例,二是測試模型的穩(wěn)定性。還有一點(diǎn)要注意,這里分區(qū)即把數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成兩份,通常訓(xùn)練集要比測試集大,通常分為5:5,6:4,7:3,8:2,9:1。通常是選擇選中該項(xiàng),使得訓(xùn)練集和測試集都固定。使用分區(qū)節(jié)點(diǎn)可以將數(shù)據(jù)集分成測試集和訓(xùn)練集,訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型,測試集用于測試模型。配置如下:其次,使用類型節(jié)點(diǎn)指定目標(biāo)變量的角色,將藥物的角色設(shè)為目標(biāo)。圖3 預(yù)建模首先,從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備列轉(zhuǎn)換菜單下選擇類型轉(zhuǎn)換節(jié)點(diǎn)。在這里目標(biāo)變量為分類型,因此只能選擇分類預(yù)測類模型,如決策樹、邏輯回歸等。從表2中可以看出每種分類變量的取值及每種取值的個(gè)數(shù)。另外,節(jié)點(diǎn)的右端口也會(huì)懸停顯示數(shù)據(jù)的行數(shù)和字段數(shù)。執(zhí)行完成后預(yù)警符號變成 。紅色表示節(jié)點(diǎn)尚未配置或者配置有誤,此時(shí)節(jié)點(diǎn)不可執(zhí)行;黃色表示節(jié)點(diǎn)可以執(zhí)行。配置完成后,點(diǎn)擊 。雙擊節(jié)點(diǎn)或者右鍵菜單中選擇配置,彈出如下配置窗口:圖2 CSV節(jié)點(diǎn)配置點(diǎn)擊 按鈕,選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)文件。在這里由于數(shù)據(jù)源是CSV文件,因此可以選擇CSV導(dǎo)入節(jié)點(diǎn)(也可以使用可變文件)。操作實(shí)現(xiàn):新建工作流可以點(diǎn)擊文件菜單下的新建或者點(diǎn)擊工具欄左方的新建按鈕( )開始創(chuàng)建工作流。業(yè)務(wù)目標(biāo):建立專家診病系統(tǒng),當(dāng)把病人的指標(biāo)輸入到該系統(tǒng)時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)輸出該給此類病人開出的藥物。在總結(jié)前三代專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法和實(shí)現(xiàn)技術(shù)的基礎(chǔ)上,已開始采用大型多專家協(xié)作系統(tǒng)、多種知識表示、綜合知識庫、自組織解題機(jī)制、多學(xué)科協(xié)同解題與并行推理、專家系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識獲取及學(xué)習(xí)機(jī)制等最新人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)具有多知識庫、多主體的第四代專家系統(tǒng)。第二代專家系統(tǒng)(mycin、casnet、prospector、hearsay等)屬單學(xué)科專業(yè)型、應(yīng)用型系統(tǒng),其體
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