《表1 BP＿K-C4.5算法模型分类结果》

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《基于BP_K-C4.5算法的高血脂辅助诊断系统》

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以上步骤是对数据的特征选择，选择出来的最优特征子集是后续分类预测的重要基础。在综合测试中为了减少分类结果的误差，提高分类精度，本分类模型共进行10次实验，并且为了突出实验的有效性，这部分采用UCI数据集做验证。最终的相关实验结果指标参数，都采用多次实验结果取平均值的做法。实验分类的结果绘制如图3、图4所示，实验分类结果数据详见表1。