改进的朴素贝叶斯分类器在医疗诊断中的应用

朴素贝叶斯分类器具有高效率和可扩展性好等优点,它已经被广泛应用于文本分类、个人信用评估等数据挖掘任务中。但是其简单的结构和不合理的基本假设限制了该模型的分类精度和表达能力。应用集成学习算法和概率估计式对朴素贝叶斯分类器作了两点改进,使得该模型的分类精度和表达能力都获得了一定提高。之后,将其用于一个典型的分类问题:根据患者的表面症状初步诊断病因,确定发病的人体生理系统,此模型在该问题上获得了较好的结果。