基于机器学习的中医方剂分析方法

摘要

机器学习和数据挖掘是常用的从数据中得到信息、模式、规律的人工智能方法.从1960年代起,机器学习和数据挖掘就广泛地用于各种行业,包括商业采购信息、图像识别、保险风险预测等领域.使用常用的机器学习办法对中医方剂进行分析,并从给出的方剂及治疗病症上挖掘方剂中不同的药物之间的关系及药物与治疗证候之间的关系是大数据背景下中医药信息学的重要目标之一.近年来有研究者研究机器学习在中医药信息学的应用,例如[Chenghe Shi 09][Zhang Dezheng 08][Zhaohui Wu 08].本文介绍了一种把中医药方形式化并可以应用流行的数据挖掘技术和算法进行处理的方法,这种形式化可以在方剂上很好地应用机器学习算法.以治疗泄泻、眩晕、心悸、咳嗽、水肿的744个方剂为数据研究了决策树、na(i)ve贝叶斯学习算法在判断方剂治疗病症问题上的性能.