《表3 SVM支持向量机识别准确率》

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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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同BP神经网络的训练模型方法，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，从剩下的1 003例中随机选取803例大肠癌患者各个症状用统计软件R中的e1071 package包中支持向量机函数进行模型训练，并将剩下的200例当做测试样本。测试结果显示SVM支持向量机对各证型的识别准确率较BP神经网络高，分别为脾虚气滞（62.8%）、脾肾阳虚（72.9%）、肾精亏虚（82.1%）、湿热蕴结（86.0%）、气血两虚（96.3%）。见表3。