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基于集成学习算法的电子病历数据标签噪声问题研究
【摘 要】
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机器学习(ML)算法在医学诊断领域产生了巨大影响。尽管医疗诊断数据集的规模不断增长,但缺少带标签数据仍然是医疗领域监督学习算法面临的最大挑战。在临床诊断中针对监督学习任务训练机器学习模型时,由于某些患者的诊断结果存在不确定性,可能会对算法的性能产生不利影响。例如,由于患者叙述病情时模棱两可或诊断标准的可靠性不高,即使是医学专家在为某些患者进行医学诊断时也不可能保证其诊断结果具有绝对准确性。这些问题
【出 处】
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云南大学
【发表日期】
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2020年01期
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