蚁群路径优化决策树在慢性肾病分期诊断中的应用

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慢性肾病(CKD)的严重程度可根据肾小球滤过率(GFR)来加以区分。临床上不能通过检查检验直接得到GFR,而是通过经验方程来计算,由于患者来自不同地区,因此并不适用于所有患者。选取了2 659例CKD患者的数据,遴选14个属性,对连续性、属性、年龄等进行离散化,初始化信息素;计算各特征的启发信息;利用启发搜索优化生成的决策树,得到混淆矩阵,以此得到患者的CKD分期。实验结果表明,训练准确率达到97.04%,测试准确率为96.62%,泛化能力增强。
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