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C5.0决策树模型文献资料
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基于CT定量比较两种算法对慢性阻塞性肺疾病危重程度的分级
目的 基于CT定量分析比较C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型对慢性阻塞性肺疾病(chronic obstruc-tive pulmonary disease,COPD)危重程度分类预测的正确率.方法 回顾性收集2015年3月至2017年9月"数字肺"数据库中心COPD患者的CT扫描图像与肺功能测试结果,按《2018年慢性肺疾病诊断、治疗及预防全球策略》诊断标准,将患者分为4级.利用"数字肺"自动分析平台得到所有患者肺实质及支气管的相关指标.以肺功能分级为参照,建立C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型,比较2个模型对COPD分级的正确率.结果 C5.0的决策树模型训练样本和测试样本的正确率分别为90.76％和63.63％,TAN贝叶斯网络模型训练样本和测试样本的正确率分别为83.19％和52.73％.结论 基于CT定量分析,应用C5.0决策树模型能更好地预测COPD疾病的危重程度.
