基于混合采样AdaBoost的地中海贫血数据诊断研究  

Diagnostic study on thalassemia data based on adaboost mixed sampling scription

作　　者：宋耀莲[1] 徐文林 邹团标[2] Song Yaolian;Xu Wenlin;Zou Tuanbiao

机构地区：[1]昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500 [2]云南省妇幼保健院,云南昆明650500

出　　处：《数据通信》2020年第5期36-39,51,共5页

基　　金：国家自然科学基金项目(61561029)。

摘　　要：地中海贫血病是一种严重的血红蛋白病,目前尚无根治方法,中、重型患者会给家庭和社会带来沉重负担,有效避免其患儿的出生变得尤为重要。目前机器学习在地中海贫血预警领域应用不广,文中提出了一种新的混合采样AdaBoost算法,对少类样本进行DSMOTE处理,对多类样本采用随机下采样处理,并将平衡后的数据集送入AdaBoost分类器进行分类训练。针对不同的采样方法和分类器进行仿真验证,结果表明所提方法的综合性能评估具有一定的优越性,对地中海贫血临床预警有一定指导意义。

关 键 词：混合采样 DSMOTE ADABOOST 地中海贫血 机器学习 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]