12、医疗数据预测与区块链物联网医疗安全技术解析

医疗数据预测与区块链物联网医疗安全技术解析

医疗数据分类模型与决策树算法

在医疗领域，预测药物不良反应是一项关键任务。通过构建分类模型，可以利用数据挖掘技术对大量数据进行分析，从而实现准确的预测。这种方法不依赖于假设检验，而是关注未来结果值的重复模式。机器学习算法能够检测预测变量和结果变量之间的关系，以找到准确的预测。

分类模型的预测过程会研究属性的现有、过去和即将到来的状态。其中，决策树归纳算法被用于预测药物不良反应。决策树算法分为两个阶段：
1. 训练阶段 ：从训练实例中构建模型。
2. 测试阶段 ：为未标记的测试实例分配标签。

决策树算法常用于人工智能管理策略中，可解决排序或回归问题。其目标是开发一个能够预测目标变量值的模型。决策树通过树状表示来解决问题，叶节点对应类名，内部节点讨论属性。

在决策树算法中，熵是衡量杂质、无序或不确定性的指标。其公式为：
[H(A)= -\text{概率}\times\log_2(pc^+) - \text{概率}\times\log_2(pm^-)]
其中，((pc^+)) 是正类（是）的百分比，((pm^-)) 是负类（否）的百分比。当得到的子集全为“是”或全为“否”的答案时，该子集为纯子集。

为了确定在树构建过程中选择哪个特征进行分割，引入了信息增益的概念。信息增益的计算步骤如下：
1. 确定树的根。
2. 计算每个类的熵。
3. 对于每个属性，计算分割后的熵。
4. 对于每个分割，计算信息增益。
5. 进行分割。
6. 增