【摘 要】
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目的：利用决策树模型挖掘常见的临床检验资料信息,进一步提高慢性乙型肝炎及相关疾病的确诊率.方法：将临床收集的102例慢性乙肝患者和80例肝癌及肝硬化患者常见的17种信息和临
【机 构】
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河北医科大学公共卫生学院流行病学教研室,保定传染病医院,白求恩国际和平医院感染科
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目的：利用决策树模型挖掘常见的临床检验资料信息,进一步提高慢性乙型肝炎及相关疾病的确诊率.方法：将临床收集的102例慢性乙肝患者和80例肝癌及肝硬化患者常见的17种信息和临床检测结果综合分析,利用决策树卡方自动交互探测（CHAID）和分类与回归树（CRT）两种算法构建预测模型,并采用正确预测率和交互印证对其进行风险评估.结果：进入CHAID和CRT两种算法模型的主要变量是年龄和胆红素指标及职业等,两模型预测慢性乙型和肝炎肝硬化及肝癌的总体准确率分别为71.4%和74.2%.结论：决策树模型在数据挖掘,资料
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