《表4 随机森林识别准确率》

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《基于多种信息处理方法的大肠癌中医证候模型构建》

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以专家辨别证型分类结果为因变量，症状为自变量，排除无证可辨的54例患者，将剩下的803例大肠癌患者各个症状用R软件中的random Forest package包进行训练模型，随机森林训练的预测误差同森林中树的数量关系见图3，500棵树指的是模型训练从803份样本中重复抽取500次样本，每次生成一棵树，从抽1次到500次的错误率的曲线，也就是随着随机森林从一棵树长到500棵树，错误率的变化趋于平稳。将剩下的200例当做测试样本，采用内部交叉验证和外部样本数据进行预测，测试结果随机森林对各证型的识别率分别为脾虚气滞（65.1%）、脾肾阳虚（83.3%）、肾精亏虚（92.3%）、湿热蕴结（97.7%）、气血两虚（96.3%）。见表4。