基于ML-kNN多标记学习的中医体质辨识模型研究

作者：严玲; 周作建^*; 宋懿花; 胡云; 商洪涛; 战丽彬; 董青

来源：世界科学技术-中医药现代化, 2020, 22(10): 3558-3562.

• 多标记学习
• ML-kNN
• 体质辨识
• 评价指标

目的中医体质与人体健康状态密切相关。研究利用人工智能技术辨识中医体质,为中医体质辨识智能化及自动化发展提供新思路。方法以江苏省中医院体检中心的中医体质数据作为初始数据样本,经过数据清洗、过滤及结构化最终纳入9844条数据作为研究对象,运用ML-kNN多标记k近邻算法构建中医体质辨识模型,使用10折交叉验证训练模型,并采用多标记学习评价指标评估模型效果。结果中医体质辨识模型的平均汉明损失为0.096 1,平均1-错误率为0.126 1,平均排序损失为0.086 6,平均覆盖率为1.153 5,平均精度为88.57%。结论基于体检中心中医体质辨识量表数据,利用ML-kNN多标记学习算法,构建体质辨识模型,能够有效实现中医体质辨识智能化。

• 单位
  江苏省中医院; 南京中医药大学