决策树模型用于结核病治疗方案的分类和预判

摘要

目的探索结核病患者的个体特征与适宜治疗方案之间的关系,为临床治疗提供依据。方法使用1 141例2013年发病的结核病病人专项档案资料,采用C5.0和CHAID算法的决策树模型建立分类预测模型,并对其准确性进行评估。结果 C5.0算法决策树模型训练样本和测试样本的准确率分别为90.72%和88.37%,CHAID算法决策树模型训练样本和测试样本的准确率分别为77.92%和76.74%。结论 C5.0算法构建的决策树模型预测准确率更高,使用决策树模型用于建立结核病治疗方案的分类和预测模型是可行的,其预测结果可以为基层医务人员对患者制定治疗计划提供依据。