基于随机森林的高血压病中医辨证分型模型

目的:结合高血压病患者中医临床症状指标和生化指标建立高血压病中医辨证分型模型,并探讨模型的准确性。方法:筛选出符合标准的高血压病患者627例纳入统计分析库,特征指标包括高血压病中医临床症状、一般检查、化验室指标和辅助检查。利用R 3.6.3软件,运用Boruta算法和Random Forest算法建立高血压病中医辨证分型模型。结果:通过Boruta算法特征选择得出重要性相对最高的中医临床症状指标,分别为脉象、舌苔和舌质。利用RandomForest算法建立随机森林模型,预测准确性为98.50%,在测试集上准确性为99.50%。结论:在中医临床指标被标准化的情况下,通过结合Boruta特征选择,基于RandomForest算法的高血压病中医辨证分型建模可以对高血压病中医证型进行有效区分。