基于舌脉象数据的决策树算法的非小细胞肺癌证候分类方法

摘要

目的探究基于客观舌脉象数据的C5.0决策树算法的非小细胞肺癌典型证候分类方法的可行性,获取证候相关的客观舌脉象特征组合。方法以337例非小细胞肺癌患者的气虚证与阴虚证客观化舌象数据及脉象数据为研究对象,采用特征属性筛选及C5.0决策树算法数据挖掘方法,构建基于客观舌脉象数据的非小细胞肺癌气虚证与阴虚证的证候分类模型。结果基于脉象数据的模型分类准确率高于舌象数据,且基于单纯舌象数据或脉象数据的证候分类模型分类准确率低于基于舌脉联合的数据分类模型,舌脉联合数据的分类模型树深为5,从中筛选出了气虚证与阴虚证分类相关的7项重要属性及7条分类规则,模型分类准确率为80.37%。结论现代化舌脉象数据可以为非小细胞肺癌证候分类提供新视角,基于特征选择与C5.0决策树算法的非小细胞肺癌证候分类方法是可行的。