【摘 要】
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目的 基于机器学习方法构建围绝经期综合征中医智能辨证模型。方法 检索中国知识资源总库（CNKI）、中文科技期刊数据库（VIP）、万方数据知识服务平台（WanFang Data）、中国生物医学文献数据库（CBM）、古今医案云平台2.3.5建库至2022年5月收录的围绝经期综合征医案数据。通过数据预处理、特征工程，然后将数据样本按7:3划分为训练集和测试集。运用逻辑回归、支持向量机、K近邻、随机森林、
【基金项目】
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国家自然青年科学基金项目（81904247）；
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目的 基于机器学习方法构建围绝经期综合征中医智能辨证模型。方法 检索中国知识资源总库（CNKI）、中文科技期刊数据库（VIP）、万方数据知识服务平台（WanFang Data）、中国生物医学文献数据库（CBM）、古今医案云平台2.3.5建库至2022年5月收录的围绝经期综合征医案数据。通过数据预处理、特征工程，然后将数据样本按7:3划分为训练集和测试集。运用逻辑回归、支持向量机、K近邻、随机森林、XGBoost、人工神经网络的机器学习算法建立围绝经期综合征的诊断辨证模型。结果 整理得到1 021个医案数据样本，逻辑回归的准确率为82%，支持向量机的准确率为86%,K近邻的准确率为72%，随机森林的准确率为84%,XGBoost的准确率为83%，神经网络的准确率为85%。结论 支持向量机在中小型数据集上有更好的表现，其分类结果更具有临床指导意义。
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