【摘 要】
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针对传统机器学习模型在医疗小样本数据上由于浅层模型结构和复杂数据特征而导致分类表现不佳的问题，本文提出了一种改进模型cgicForest。通过在多粒度扫描中加入随机抽样环节以及对变换特征进行优化来提高模型表征学习能力，并改进级联森林部分的层级结构来提升模型分类能力。针对存在类别不平衡问题的数据集，提出SBS算法对属于安全边界的少数类样本进行动态SMOTE插值，提高训练数据质量，再通过cgicFor
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（No.2018YFB1700902）； 发改委资助的“基于5G网络特大型城市区域智慧医疗应急救援体系建设”项目；
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针对传统机器学习模型在医疗小样本数据上由于浅层模型结构和复杂数据特征而导致分类表现不佳的问题，本文提出了一种改进模型cgicForest。通过在多粒度扫描中加入随机抽样环节以及对变换特征进行优化来提高模型表征学习能力，并改进级联森林部分的层级结构来提升模型分类能力。针对存在类别不平衡问题的数据集，提出SBS算法对属于安全边界的少数类样本进行动态SMOTE插值，提高训练数据质量，再通过cgicForest进行训练学习，最终得到支持不平衡医疗小样本数据的分类模型。在三种UCI医疗数据集上应用模型进行分类实验，结果表明：cgicForest模型在具有复杂特征的医疗小样本数据上分类的性能指标较传统gcForest模型提升了3.3-4.4个百分点，与SBS算法结合后各性能指标提升6.6-11.2个百分点，并且F1评分比与传统采样方法结合高出2-2.5个百分点，为解决医疗小样本数据的分类问题提供了参考，并为智慧医疗场景下的物联网应用提供了支持。
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