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基于XGBoost和SHAP的中药寒热药性识别及寒热特征标记可视化研究
被引量:
2
1
作者
张喜科
赵文华
+2 位作者
付先军
马志庆
魏国辉
《世界科学技术-中医药现代化》
CSCD
北大核心
2022年第12期4984-4993,共10页
目的运用集成学习中的XGBoost算法探索构建中药寒热药性识别模型,采用SHAP进一步探索中药寒热特征标记与寒热药性识别结果的关系。方法利用61味中药的紫外光谱数据集,运用集成学习中的XGBoost算法,构建中药寒热药性识别模型,通过稳定性...
目的运用集成学习中的XGBoost算法探索构建中药寒热药性识别模型,采用SHAP进一步探索中药寒热特征标记与寒热药性识别结果的关系。方法利用61味中药的紫外光谱数据集,运用集成学习中的XGBoost算法,构建中药寒热药性识别模型,通过稳定性评价和外推评价等方式评估模型的性能,采用SHAP对中药寒热特征标记进行可视化。结果模型评价方面,在稳定性比较中,本文模型在单溶剂下的ACC和AUC分别为0.852、0.865,多溶剂下的ACC为0.770;在外推比较中,本文模型在单溶剂下的ACC和AUC分别为0.810、0.828,多溶剂下的ACC为0.786;可视化方面,寒性中药在紫外波长400和267 nm的吸收度具有相似性,而热性中药在紫外波长400、299和301 nm的吸收度具有相似性。结论与经典模型相比,本文模型对中药寒热药性具有更好的识别能力。具有相似的紫外光谱的中药,其药性同样具有相似性,初步证明了物质成分相似的中药具有相似的药性。
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关键词
中药
寒热
药性
中药寒热特征标记
集成学习
XGBoost
SHAP
可视化
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职称材料
题名
基于XGBoost和SHAP的中药寒热药性识别及寒热特征标记可视化研究
被引量:
2
1
作者
张喜科
赵文华
付先军
马志庆
魏国辉
机构
山东中医药大学智能与信息工程学院
山东中医药大学中医药经典理论教育部重点实验室
出处
《世界科学技术-中医药现代化》
CSCD
北大核心
2022年第12期4984-4993,共10页
基金
国家自然科学基金委员会面上项目(81473369):基于“性-构”关系的中药成分寒热药性评价,负责人:付先军。
文摘
目的运用集成学习中的XGBoost算法探索构建中药寒热药性识别模型,采用SHAP进一步探索中药寒热特征标记与寒热药性识别结果的关系。方法利用61味中药的紫外光谱数据集,运用集成学习中的XGBoost算法,构建中药寒热药性识别模型,通过稳定性评价和外推评价等方式评估模型的性能,采用SHAP对中药寒热特征标记进行可视化。结果模型评价方面,在稳定性比较中,本文模型在单溶剂下的ACC和AUC分别为0.852、0.865,多溶剂下的ACC为0.770;在外推比较中,本文模型在单溶剂下的ACC和AUC分别为0.810、0.828,多溶剂下的ACC为0.786;可视化方面,寒性中药在紫外波长400和267 nm的吸收度具有相似性,而热性中药在紫外波长400、299和301 nm的吸收度具有相似性。结论与经典模型相比,本文模型对中药寒热药性具有更好的识别能力。具有相似的紫外光谱的中药,其药性同样具有相似性,初步证明了物质成分相似的中药具有相似的药性。
关键词
中药
寒热
药性
中药寒热特征标记
集成学习
XGBoost
SHAP
可视化
Keywords
Cold-Hot nature of Chinese herbal medicines
Cold-Hot characteristic markers of Chinese herbal medicines
Ensemble learning
XGBoost
SHAP
Visualization
分类号
R285.1 [医药卫生—中药学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于XGBoost和SHAP的中药寒热药性识别及寒热特征标记可视化研究
张喜科
赵文华
付先军
马志庆
魏国辉
《世界科学技术-中医药现代化》
CSCD
北大核心
2022
2
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