基于深度森林的量表数据挖掘方法

作     者：佟彤 罗森林 潘丽敏 张铁梅 TONG Tong;LUO Sen-lin;PAN Li-min;ZHANG Tie-mei

作者机构：北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心北京100081 北京医院国家老年中心卫生部老年医学重点实验室北京100730 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2020年第28卷第13期

页      码：88-91,96页

摘      要：在数据挖掘领域中,量表是间接获取样本属性数据的重要工具。针对量表数据离散、稀疏、二值化的特点,导致其难以进行分析挖掘的问题。文中采用了基于深度森林的量表数据挖掘方法,实验分别对老年健康综合评估数据库中的两个量表进行对比分析。实验结果表明,在所选取的两个量表中,提取到的关键属性数量相比于原始量表属性数量分别下降了30%和40%,且比基线模型下降了16%和18%。同时,提出的方法可在保证分类性能基本不变的情况下,进一步降低提取到的关键属性数量。

主 题 词：深度森林 量表数据 数据挖掘 属性提取 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2020.13.020

馆 藏 号：203947308...