【摘 要】
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目的：探讨如何选择辨证所需症状。方法：以中风数据中的气虚证为例。首先,分别采用卡方、似然比、logistic回归等三种方法选择症状与衡量贡献度;并使用决策树分类器,通过交叉验
【机 构】
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生物信息学教育部重点实验室清华信息国家实验室生物信息学研究部清华大学自动化系,北京中医药大学东直门医院神经内科
【基金项目】
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国家973计划（2003CB517102,2003CB517106）
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目的：探讨如何选择辨证所需症状。方法：以中风数据中的气虚证为例。首先,分别采用卡方、似然比、logistic回归等三种方法选择症状与衡量贡献度;并使用决策树分类器,通过交叉验证,评价所选择症状的分类错误率。其次,直接以最小化分类错误率为目标进行症状选择。结果：使用以上四种方法得到的症状及其分类错误率有所不同,前三种方法的分类错误率均高于最小错误率。结论：选择辨证所需症状,应该以最小化分类错误率为目标。
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