目的 基于多种算法构建冠心病不稳定型心绞痛(Unstable angina,UA)肾虚血瘀证诊断模型.方法 采用横断面调查的方法,收集199名UA患者的基本资料、四诊信息及临床常规检测指标并进行综合分析.在t检验、非参数检验及Χ2分析的基础上,进一步采用BP神经网络、RBF神经网络、C5.0决策树、C&RT决策树、CHAID决策树、随机森林、逐步Logistic回归和贝叶斯网络8种算法构建UA肾虚血瘀证诊断模型,并比较不同模型的准确度.结果 以BP神经网络形成的UA肾虚血瘀证诊断模型较其它算法性能更优,训练集的准确率、灵敏度和特异度分别为:96.33
作者：刘超；陈恒文；刘兰椿；白京；王阶
来源：世界科学技术-中医药现代化 2020 年 22卷 11期
