决策树挖掘技术在医学上的应用

摘要：

决策树是一种用树枝状展现数据受各变量的影响情况的分析预测模型,根据对目标变量产生效应的不同而制定分类规则,它是建立在信息论基础之上对数据进行分类的一种方法.由于这种方法实现了数据规则的可视化,其输出结果容易理解,精确度较好,效率较高,因而较常用.通过分析决策树理论的数据预处理、生成决策树、导出决策规则及测试等问题,在ID3算法基础上提出基于卡方测试的前剪枝算法,并将其运用于医疗系统的手术诊断数据表的数据挖掘分析过程中,所得到的实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果.

关键词：决策树、卡方测试、前剪枝算法、决策表、数据挖掘

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：73-75