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    • 組套索罰分類器用于名詞性數據的疾病診斷

      6類紅斑鱗狀皮膚病的診斷一直是皮膚科的難題。皮膚病數據是名詞性定性數據,采用定量數據處理方法是不太適合的。本文提出了組套索罰多值回歸分類器新方法用于名詞性數據的特征選擇和分類,并應用于紅斑鱗狀皮膚病診斷。首先將前33維名詞性數據進行虛擬編碼,將第34維年齡數據離散化后進行虛擬編碼;將得到的虛擬編碼數據按照類別分組和變量分組,并送入組套索罰多值回歸分類器,通過10折交叉驗證,分類正確率達到了98.88%±0.0023%。 與其他文獻方法相比,本文方法簡單,分類效果好且效率高,可解釋性強,穩定性強。

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  • 松坂南