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组套索罚分类器用于名词性数据的疾病诊断
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作者 王金甲 薛芳 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期965-969,共5页
6类红斑鳞状皮肤病的诊断一直是皮肤科的难题。皮肤病数据是名词性定性数据,采用定量数据处理方法是不太适合的。本文提出了组套索罚多值回归分类器新方法用于名词性数据的特征选择和分类,并应用于红斑鳞状皮肤病诊断。首先将前33维名... 6类红斑鳞状皮肤病的诊断一直是皮肤科的难题。皮肤病数据是名词性定性数据,采用定量数据处理方法是不太适合的。本文提出了组套索罚多值回归分类器新方法用于名词性数据的特征选择和分类,并应用于红斑鳞状皮肤病诊断。首先将前33维名词性数据进行虚拟编码,将第34维年龄数据离散化后进行虚拟编码;将得到的虚拟编码数据按照类别分组和变量分组,并送入组套索罚多值回归分类器,通过10折交叉验证,分类正确率达到了98.88%±0.002 3%。与其他文献方法相比,本文方法简单,分类效果好且效率高,可解释性强,稳定性强。 展开更多
关键词 红斑鳞状皮肤病 罚分类器 组套索 名词性数据
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