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【摘要】 目的：探讨决策树与神经网络模型在预测精神分裂症患者复发中的应用，为精神分裂症的防治提供参考。方法：通过对首发住院精神分裂症患者两年的随访调查，采用C5.0决策树与BP神经网络方法分别建立预测模型。结果：两种预测模型的预测准确度分别为76.66%和82.73%，神经网络方法建立的预测模型要优于决策树模型。结论：采用决策树与神经网络模型来建立对首发住院精神分裂症患者复发的预测是可行的。
【关键词】 数据挖掘； 预测； 精神分裂症
中图分类号 R749.3 文献标识码 B 文章编号 1674-6805(2013)32-0034-02
The Application of Data Mining to Predict the Relapse of the First-episode Schizophrenic Patients/DENG Hua，YANG Yong，XIE Zhen-guo，et al.//Chinese and Foreign Medical Research，2013，11(32)：34-35
【Abstract】 Objective：To explore decision tree (DT) and Artificial Neural Networks (ANN) models to predict the relapse of the First-episode Schizophrenic Patients ......
http://www.100md.com/html/paper/1674-6805/2013/32/21.htm
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