一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，涉及医疗诊断技术领域，包括以下步骤：S1：数据预处理，数据预处理包括数据收集、数据清洗、数据格式化和数据规范化；S2：特征选择，特征选择包括特征理解、特征构造、特征选择和特征重要性分析，特征选择算法为基于信息增益算法；S3：将不同医疗数据中的数据融合后进行决策树模型训练，模型训练算法主要包括ID3、C4.5、CART和随机森林算法，通过递归的方式生成决策树，并在每个节点处选择最优的特征进行划分；S4：模型评估并将诊断预测结果可视化展示。本发明专利技术利用决策树模型对医疗数据进行处理和分析，能够自动化地进行疾病预测，提高了诊断的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线电台站通信，尤其是涉及一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统。

技术介绍

1、随着医疗技术的发展，医疗数据的数量和复杂性不断增加，如何有效地分析和利用这些数据成为医疗诊断的一个重要问题。传统的医疗诊断方法主要基于医生的经验和直觉，但面对大量的数据和复杂的病例，这种方法往往难以准确判断。

2、因此，有必要提供一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，来解决上述问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，利用决策树模型对医疗数据进行处理和分析，能够自动化地进行疾病预测，提高了诊断的准确性和效率。

2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，包括以下步骤：

3、s1：数据预处理，数据预处理包括数据收集、数据清洗、数据格式化和数据规范化；

4、s2：特征选择，特征选择包括特征理解、特征构造、特征选择和特征重要性分析，特征选择算法为基本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法，其特征在于：在步骤S4中，模型评估中中准确率和召回率采用如下公式计算：

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，其特征在于：在步骤S1中，数据预处理包括数据收集、数据清洗、异常值处理、数据格式化和数据统一化；

4.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，其特征在于：在步骤S2中，从预处理后的医疗数据中提取关键特征，为后续的决策树构建提供依据。

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【技术特征摘要】

1.一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法，其特征在于：在步骤s4中，模型评估中中准确率和召回率采用如下公式计算：

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，其特征在于：在步骤s1中，数据预处理包括数据收集、数据清洗、异常值处理、数据格式化和数据统一化；

4.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，其特征在于：在步骤s...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚治广，王晨曦，张巍，程薪源，曾繁钰，
申请(专利权)人：辽宁工业大学，
类型：发明
国别省市：