总第240期2009年第10期
计算机与数字工程
Computer&D ig ital Eng ineer ing
V ol.37N o.10
171
基于PCA的决策树算法在心脏病诊断中的应用*
程颖1)崔运涛2)
(中国地质大学计算机学院1)武汉430074)(中国地质大学资源学院2)武汉430074)
摘要主成分分析(P rincipal Co mpo nent A nalysis,PCA)可以处理大量过程参数间的关系与变化,排除次要因素,提取主要因素。文章将主成分分析和决策树C4.5算法相结合,提出一种心脏病诊断预测的新方法,该方法采用P CA方法对影响心脏病诊断的众多变量进行降维处理,减少了预测模型的输入量,消除输入数据间的相关性,用C4.5算法建立心脏病诊断的预测模型。经实验证明有效的提高了C4.5算法的分类正确率,提高了心脏病诊断的正确率。
关键词主成分分析决策树C4.5算法信息增益心脏病诊断
中图分类号T P393
A pplicatio n of Decision T ree Algo rithm
Based on PCA in the Application o f Heart Disease Diagnosis
Cheng Y ing1)Cui Y untao2)
(De pa rtme nt of Com puter Science,Ch ina U niver sity o f G eo sciences1),W uhan430074)
(D epartm ent of R eso ur ce,China U niver sity o f G eo sciences2),W uhan430074)
A bstract Pr incipa l Co mponent A nalysis(P CA)can handle a lar ge number o f pr o cess pa ra meter s a nd ch anges the relationsh ip be twee n the exclusio n of seco ndar y facto r s,ex tr action o f the m ain f acto rs.T he com bination o f the pr incipa l compo nent analysis and decisio n tr ee alg or ithm C4.5,has be en used in the hear t disease dia gnosis.T he new f or ecast meth-o d first use P CA fo r data dimensionality r eduction,r educing the input o f the pr ediction m odel.T hen the C4.5algo rithm has used to e stablish the pr edict io n mo del o f the hea rt dise ase diag nosis.T he e xper iment pr ov ed tha t the r esult o f this metho d w as m or e accura te than the C4.5alg or ithm,a nd it impr o ved the diag nostic accur acy r ate o f he ar t disease.
Key words PCA,dec ision tr ee a lg or ithm C4.5,info r mation g ain,hear t disea se diag nosis
Class Nu mber T P393
1引言
心脏病是目前世界上危害人类身体健康的主要疾病之一,由于心脏病诊断需要多项临床检验指标,是典型的多因素识别问题。因此,随着计算机的普及应用,借助数据挖掘方法利用临床检验指标建立疾病诊断模型用于疾病的辅助诊断越来越受到医学界的重视。数据挖掘的核心技术,即算法主要有统计分析方法、神经元网络、决策树方法和遗传算法等。
随着现代科技的发展,特别是数学方法和计算机技术的应用,出现了一些新的集成预测方法。如谷琼等[1]的基于主成分分析的GEP算法等。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的统计方法,可以处理大量过程参数间的关系与变化,排除次要因素,提取主要因数。决策树是一种常用于预测模型的算法,它是通过将大量数据有目的地分类,从而找出潜在的、有价值的信息。
本文将统计分析中的主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA),和决策树C4.5算法相结合,用于心脏病的诊断中以获取更好的预测准确率。
*收稿日期:2009年6月24日,修回日期:2009年7月22日
作者简介:程颖,女,硕士,研究方向:数据挖掘。崔运涛,男,硕士,研究方向:地学信息工程。
172程颖等:基于P CA的决策树算法在心脏病诊断中的应用第37卷
2主成分分析的原理及基本思想原理:设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,它是数学上处理数据降维的一种常用的方法。
基本思想:主成分分析是设法将原来众多(比如m个)具有一定相关性的指标,重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来m个指标作线性组合,作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1 (选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现再F2中,用数学语言表达就是要求Co v(F1,F2)=0,则F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,,,,第P个主成分[4]。
3决策树C4.5算法
决策树方法的起源是概念学习系统CLS,然后发展到ID3方法而为高潮,后来演化为能处理连续属性的C4.5。决策树方法是应用最广泛的归纳推理算法之一,对噪声数据有很好的建造性且能学习析取表达式。决策树方法是挖掘分类规则的有效方法,通常包括2个部分:1)树的生成,开始时所有的数据都在根节点,然后根据设定的标准选择测试属性,用不同的测试属性递归进行数据分割。2)树的修剪,就是除去一些可能是噪音或异常的数据。基于信息熵的ID3算法、C4.5算法都能有效地生成决策树,建决策树的关键在于建立分支时对记录字段不同取值的选择[3]。
C4.5算法利用比较各个描述性属性的信息增益值(Inform ation Gain值)的大小,来选择Gain值最大的属性进行分类。如果存在连续型的描述性属性,那么首先要是把这些连续型属性的值分成不同的区间,即离散化。把连续型属性值离散化的方法有[2]:
1)寻找该连续型属性的最小值,并把它赋值给MIN,寻找该连续型属性的最大值,并把它赋值给MAX;
2)设置区间[M IN,M AX]中的N个等分断点
A i,它们分别是A i=M IN+
M AX-M IN
N
@i,其中i=1,2,,,N。
3)分别计算把[M IN,A i]和(A i,M AX](i= 1,2,,,N)作为区间值时的Gain值,并进行比较;
4)选取Gain值最大的A k作为该连续型属性的断点,把属性值设置为[M IN,A k]和(A k,M AX)两个区间值。
C4.5算法使用信息增益的概念来构造决策树,其中每个分类的决定都与所选择的目标分类有关。信息增益是指信息熵的有效减少量,根据它就能够确定在什么样的层次上选择什么样的变量来分类。
4PCA-C4.5算法及其实验过程
4.1PCA-C4.5算法
该方法以PCA为数学基础,对数据进行预处理,在保留测试数据主要信息的前提下,去除数据间的相关性,减少噪音影响,提高数据集的质量,有效降低数据维数。再用决策树C4.5算法进行建模。
PCA-C4.5算法框架描述如下:
R:a set of non-goal attributes some of which with continuous values,
C:the goal attribute,S:a training set;returns a decision tree;
BEGI N:
1.Input sample sets X;
2.Co mpute mean and st andard deviation of X,standar diza-t ion X,X y X c;
//计算X的均值和标准差,对X标准化;
3.Co var ianceM at rix=cov(X c);//计算协方差矩阵
4.[Eig env alue,Eig envector]=eig(co var ianceM atr ix); //计算协方差矩阵的特征值和特征向量
5.Eigenvalues=flipud(Eigenvalue);//降序排列特征值
6.Select eigenvalues and eigenvector;//选择相应的特征值和特征向量
7.Determine K pieces of principal component s accor ding t o their accumulative co ntr ibut ions ratio;//根据累积贡献率确定K个主成分
8.Co mpute the sample v alue of the first K pieces of princ-i pal co mpo nents//计算前K个主分量的样本值
if S is empty then
第37卷(2009)第10期计算机与数字工程173
return a single no de w ith value F ailur e;
if S co nsist s o f recor ds all w ith t he same v alue fo r the g oal attribute then
return a single no de w ith that value;
if R is empty then
return a single no de w ith as v alue the mo st frequent o f the values of the go al att ribute that are found in r eco rds of S; [note that t hen ther e w ill be erro rs,that is,reco rds that will be im pr operly classified];
for a ll at tributes of R(Ri)do
if values o f Ri ar e co ntinuous then
beg in
Let A1be the minimum of R i;
Let A m be the max imum of R i;{m值手工设置}
for j fro m2to m21do A j=A1+j3(A12A m)/m;
Let A be the value point of Ri with larg est Gain(Ri, S)based on{<=A j,>A j};
end;
Let D be the attribute with larg est Gain(D,S)among at-t ributes in R;
Let{dj|j=1,2,,,m}be the values of attr ibut e D; L et{Sj|j=1,2,,,m}be the subsets o f S co nsisting respectively of
recor ds w ith value dj fo r attr ibute D;
return a tree with r oot labeled D and arcs labeled d1,d2, ?,dm g oing
respectively to the tr ees;
C4.5(R2{D},C,S1),C4.5(R2{D},C,S2),,,C4. 5(R2{D},C,Sm);
End.
4.2处理数据介绍
我们针对U CI中提供的两组心脏病相关的数据进行研究,数据中对影响心脏病诊断的十四个属性进行了统计。两组数据的名称分别为heart-c, heart-statlog,分别有304,270组统计值。
4.3实验过程
1)我们首先应用决策树C4.5算法对两组数据进行处理,经实验处理后保存C4.5算法的实验结果。
2)将数据运用PCA方法进行预处理,将处理结果保存。经过PCA预处理后的数据再用C4.5算法建模,将实验结果保存。
4.4实验结果分析
经过PCA处理,数据heart-c的303组数据提取出16个主成分分量,数据hear t-statlog的270组数据提取出12个主成分分量。分别对原始数据和经主成分分析处理后的数据进行建模。
建模过程中我们首先采用10-fold交叉验证,然后采用百分比分割的方法将测试中的数据的66%用来训练模型,剩余34%用来验证结果。用这两种方法所得的结果对C4.5算法及经过PCA 预处理的C4.5实验结果进行比较。实验结果如表1所示。
表1分类结果比较
分类正确率
10-fold交叉验证百分比分裂(66%)
hear-t c hear-t statlog hear-t c hear-t statlog C4.5算法77.5578%76.6667%76.9231%76.087% PCA-C4.579.868%82.5926%89.4231%79.3478%通过对三组数据进行不同方法的建模我们可以看出:
1)在10-fo ld交叉验证的基础上C4.5算法对两组实验数据的平均分类正确率为:(77.5578+ 76.6667)%/2=77.1123%,而PCA-C4.5算法对三组实验数据的平均分类正确率为:(79.868%+ 82.5926%)/2=81.2303%。后者的正确率提高了4%左右。
2)在百分比分裂的基础上建模时,C4.5算法对两组实验数据的平均分类正确率为:(76.9231% +76.087%)/2=76.5051%,而PCA-C4.5算法对两组实验数据的平均分类正确率为:(89.4231%+ 79.3478%)/2=84.3855%。后者的正确率提高了近8%。
从上面两点来看PCA-C4.5算法要比C4.5算法的结果分类正确率高。
5结语
影响心脏病诊断的因素是多方面的,各因素之间的关系不明确,心脏病诊断与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系。本文所提出的心脏病诊断预测的PCA-C4.5方法结合PCA和C4.5算法两者的优点。现实世界的数据一般是含噪声的、冗余的和不一致的,严重地影响了数据挖掘结果的质量。以PCA为数学基础的数据预处理在保留测试数据主要信息的前提下,去除数据间的相关性,减少噪音影响,提高数据集的质量,有效降低数据维数。在此基础之上的心脏病诊断预测根据C4.5等优点实现复杂函数的自动建模。本文通过对PCA-C4.5算法在心脏病诊断中的实验结果分析表明,PCA-C4.5建模所得到的预测结果更接近真实值,比C4.5算法得到的结果具有更高的预测精度。
174程颖等:基于P CA的决策树算法在心脏病诊断中的应用第37卷
参考文献
[1]谷琼,蔡之华,朱莉,等.一种基于PCA的G EP算法及在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用[J].应用基础与工程科学学报,2007,(4)
[2]罗森林,等.C4.5算法在2型糖尿病分类规则建立中的应用[J].计算机应用研究,2004,(7):174~179
[3]潘贤,基于决策树分类C4.5算法对乳腺肿块计算机辅助诊断的应用研究[J].中国医疗器械信息,2008,14(9)
[4]王阗,等.决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用[J].南京林业大学学报(自然科学版),2007,31(3)
[5]夏禹杰,等.主成分分析法在估算石脑油裂解参数中的应用[J].计算机与应用化学,2006,23(1)
[6]张素梅.基于主成分分析的教师教学质量综合评价[J].科技信息,2008,(22)
[7]贾明辉,华志强.主成分分析数据处理方法探讨[J].内蒙古民族大学学报(自然科学版),2008,23(4)
[8]张婧,王书海.C4.5算法在医疗保险数据挖掘中的应用研究[J].石家庄铁道学院学报(自然科学版),2008,21 (2)
[9]李永振.主成分分析法在林甸M s5.1地震回顾性预测中的应用[J].东北地震研究,2008,24(2)
[10]赵阳,陆静.C4.5算法在大豆致病性分析中的应用[J].河北农业科学,2007,11(6):96~98
(上接第87页)
5)后置条件:描述过程结果可能导致的后续过程。
过程模板为过程的定义和建立奠定了基础,依据过程模板定义标准软件过程,存储于过程规范库中,为过程管理中的软件工程过程和软件管理过程以及过程评估、产品评估提供指导和规范依据。4.2过程管理
过程管理是软件质量保障模型的核心内容,也是软件质量保障的具体实现。在过程定义的基础上,过程管理在过程规范库的指引下对软件过程实施改进。
软件工程过程生成的软件配置项在配置管理工具的支持下存储于软件配置库中,软件管理过程的输出产品存储于管理产品库中。实施过程管理的关键在于过程评估和产品评估,评估的原则依据过程规范库中的规范生成,根据该类型已定义的软件过程的标准对该类过程的质量进行评估,评估结果用来对过程实施改善,完成之后重复进行评估和改善,直至过程质量达到预定标准。
4.3模型应用
从2007年开始,本文提出的模型已先后在多个软件项目研制中得到了应用,结果表明,该模型在确保软件质量,改进组织的软件过程能力方面作用明显。项目组在继续对软件过程技术进行深入研究的基础上,积极跟踪用户的反馈意见,目前正按照CMM I3级关于软件过程的要求,持续进行质量管理和过程改进。5结语
软件质量是指导软件工程各阶段工作的一项基本原则,也是软件开发工作的根本目标。本文建立的软件质量保证模型,从软件过程角度入手,为保障软件质量提供了一个原则框架。依据模型建立的软件质量保障体系,能够通过对软件过程的重复评估和完善实现软件过程的持续改进,提高软件研制机构的软件过程能力成熟度,为企业的软件质量保障提供一个有效的框架和支撑平台。
参考文献
[1]Conradi R,Fugg etta A.Improving so ftware process improvement[J].IEEE Softw are,2002:92~99
[2]Roger S.Pessman著,黄柏素,梅宏译.软件工程)实践者的研究方法(第四版)[M].北京:机械工业出版社,2001
[3]朱三元,钱乐秋,宿为民.软件工程技术概论[M].北京:科学出版社,2002:117~134
[4]梅宏,王干祥.软件技术进展[M].北京:机械工业出版社,2002
[5]H erbsleb J.Softw are quality and the Capabilit y M aturit y M o del[J].Co mmunication of A CM,1997,40(6)
[6]ISO9001,2000Q uality M anag ement System)Re-quirements[S].International Organization for Standardization
[7]CM M I P ro duct T eam.CM M I for Systems Eng-i neering/So ftwar e Eng ineer ing,Ver sion1.02:[CM U/SEI-2000-T R-019AN D ESC-T R-2000-019].SEI,2000
[8]郑人杰,殷人昆,陶永雷.实用软件工程(第二版) [M].北京:清华大学出版社,1997
机票退票证明 机票退票证明镇医院是不可以的，机票办理病退是必须要县级以上医院开的证明才可以，而且还有不同的规定的，:1>县级(含)以上医院开具的正规诊断不能乘机证明原件;2>病历本或诊断书原件;3>挂号费发票原件;4>电脑打印的医药费收费单(金额50元以上)原件。(请注意:证明材料时限为起飞当日(含)之前,并提供航班截载前取消PNR 的记录单,否则不予以办理) 提示：国航病退需(携带我公司开具的介绍信)到国航当地营业部经理处做签字盖章确认后方可提交退票,国航医药费收费单金额必须在200元以上(国航40折以下特价票不允许办理病退).海航/深航病退必须去航空公司当地直属营业部办理退款.南航/金鹿航医药费收费单金额必须在100元以上.东航病退陪同人员按自愿退票处理 今后，已购买机票的旅客如需退票，只需出具医院的诊断证明书和100元以上的医药缴费单，就能在购票点办理全额退票手续。昨天记者了解到，国内首个旅客因病退票新规出台，即使机票已经部分使用，旅客仍可拿到剩余航段部分的机票款。而随行人员也可以一起办理退票手续。 今年暑期，家住梅州的张先生原本打算一家从梅县转机广州，再飞往三亚度假。岂料到达广州后张先生心脏病突发，无法继续行程。“没能去度假反而住进医院本来就够倒霉了，如果连机票钱都搭进去就更郁闷了。”张先生连声叹气。
据了解，由于以往仅民航局对因病旅客退票做出过大致要求，但各家航空公司并没有出台具体规定，加上很多机票代理并不清楚应如何操作，导致有关因病旅客退票的投诉很多。针对这种情况，南航近日出台了关于国内旅客因病退票的新规：旅客因病要求退票，如客票未使用，将退还全部票款;如客票已部分使用，扣除已使用航段票款后，剩余部分全部退还，但所退金额不超过原付票款金额。退票只需到原购票点，而不需到航空公司直属售票处即可拿到机票款，而且不收取任何退票手续费。 退票所需证明 (一)县级以上医疗机构出具的客票列明的航班飞行期间不适宜乘机的诊断证明书原件;医药费在100 元以上的交费单原件或复印件。(二)患病旅客的陪伴人员退票，必须附患病旅客的客票复印件及相关证明复印件，并与患病旅客客票一起办理退票。 1.退票：有自愿和非自愿2种，自愿退票要看仓位了，折扣高的仓位，退票时所受限制的少，反之。比如你退MU的X舱要收80%的退票费。有的航空公司的特殊仓位是不退不改的，最多退你个机场建设费和燃油费。非自愿退票，就是因为天气，或者其他原因引起的航班不能正常起飞，你要退票。除了特殊的仓位，其他应该会给你全退的。 2.改签：改签我们这里做的是同一航空公司，同等仓位之间的时间改签，像F\C\Y这些仓位，可以免费改时间的，次数不限(我个人觉得)，但是像CZ的S舱(65折)到V舱(45折)之间，改一次要收取票面价的20%的变更费。折扣越低改签所受的限制越低，有的仓位甚至不
决策树算法研究及应用? 王桂芹黄道 华东理工大学实验十五楼206室 摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。决 策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前 主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。 关键词:决策树算法分类应用 Study and Application in Decision Tree Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application 1 引言 决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展 到ID3
心脏病诊断证明书图片 心脏病诊断证明书图片 伴不典型胸痛患者中，34例伴有ST-T异常，但冠状动脉造影证 实仅4例为冠心病［7］。对照组冠状动脉造影正常者74例患者中 48例存在ST-T异常，假阳性为6 4.9%。其中20例为其它器质性心脏病，2DE表现为左心室扩大或 肥厚，结合临床可解释为非冠心病的ST-T改变。所以常规2DE检查可 以提高临床诊断冠心病的准确性。 参考文献 1 饯蕴秋.二维超声心动图室壁运动异常对冠心病慢性心肌缺血的诊断 价值.中华物理医学杂志，1900，12（增刊）: 4. 2 HegerⅡ.Cross-setional ehoardiograph in aute moerdial infarˉtion:Detetion and loalization of tegional left ventrialar asnerg.Cirˉulation，1979，60:53 1. 3 Dortimer AC.Distribation of oronarg arter disease:predition b eˉhoardiograph.Cirulation，1976，54 （ 5） :72 4. 4 Nixon JV.Identifiation of transient and persistent
segmental all motion abnormalities in patients ith unstable angina b to-dimentional eˉhoardiograph.Cirulation，198 2，65:149 7. 5 Disloate A.Transient hanges in left vertiular mehanis daring attaks of prinzmetal angin a:A to-dimensional ehoardiograph stud.Am Heart J，198 4，108 （4）:440. 6 谢英.胸痛患者的心电图与冠心病主要危险因素和冠状动脉病变的联 系.中华内科杂志，199 2，31 （6）:34 1. 7 黄德嘉.106例心律失常典型胸痛患者冠状动脉造影结果分析.中华心 血管病杂志，199 4，22 （1） :3 篇 四： 疾病诊断证明书 XXXX医院 疾病诊断证明书
摘要 随着信息科技的高速发展，人们对于积累的海量数据量的处理工作也日益增重，需发明之母，数据挖掘技术就是为了顺应这种需求而发展起来的一种数据处理技术。 数据挖掘技术又称数据库中的知识发现，是从一个大规模的数据库的数据中有效地、隐含的、以前未知的、有潜在使用价值的信息的过程。决策树算法是数据挖掘中重要的分类方法，基于决策树的各种算法在执行速度、可扩展性、输出结果的可理解性、分类预测的准确性等方面各有千秋，在各个领域广泛应用且已经有了许多成熟的系统，如语音识别、模式识别和专家系统等。本文着重研究和比较了几种典型的决策树算法，并对决策树算法的应用进行举例。 关键词：数据挖掘；决策树；比较
Abstract With the rapid development of Information Technology, people are f acing much more work load in dealing with the accumulated mass data. Data mining technology is also called the knowledge discovery in database, data from a large database of effectively, implicit, previou sly unknown and potentially use value of information process. Algorithm of decision tree in data mining is an important method of classification based on decision tree algorithms, in execution speed, scalability, output result comprehensibility, classification accuracy, each has its own merits., extensive application in various fields and have many mature system, such as speech recognition, pattern recognition and expert system and so on. This paper studies and compares several kinds of typical decision tree algorithm, and the algorithm of decision tree application examples. Keywords: Data mining; decision tree；Compare
城镇居民基本医疗保险门诊特殊病 准入标准、诊疗项目及用药目录 肝豆状核变性 【准入标准】 1、缓慢进行性震颤、肌僵直、构音障碍等锥体外系症状、体征或/及肝症状。 2、裂隙灯下证实有特异的角膜色素环。 3、血清铜蓝蛋白<200mg/L或铜氧化酶<0.2活力单位或血清铜水平下降(男<11.0umol/L，女<12.6umol/L，儿童<12.6umol/L)。 4、24h尿铜＞100ug。 5、肝铜含量＞250ug/g(干重)。 临床患者符合上述两条者可诊断为肝豆状核变性。 关于执行以上标准的说明： 1、肝豆状核变性的诊断须三级甲等医院出具的住院资料。 2、锥体外系症状、体征、裂隙灯下角膜色素环检查或/及肝症状的检查须同时具备三级甲等医院出具的病史资料。 3、铜生化检查指标、24h尿铜检查须提供三级甲等医院出具的住院资料。 4、肝铜检查指标须提供三级甲等医院以上出具的住院资料。 【诊疗项目】 1、血、尿、大便常规+隐血、肝肾功能（每月复查一次）、心电图。 2、24h尿铜。 3、眼科裂隙灯检查。 4、肝、脾、肾、胆囊等B超（每年检查2—3 次）。 【用药目录】 1、驱铜药物 青霉胺二巯丁二酸胶囊
2、保肝药物 硫普罗宁多烯磷脂酰胆碱谷胱甘肽葡醛内酯 3、升白细胞药物 维生素B4 肌苷片利血生地榆升白片 4、中药制剂 以上药物门诊治疗仅限于口服药物。 慢性心力衰竭 【准入标准】 凡有器质性心脏病患者同时符合NYHA心功能II－IV级者为慢性心力衰竭“门诊特殊慢性病” 关于执行以上标准的说明： 1、慢性心力衰竭诊断须三级甲等以上医院出具的住院资料。 2、有三级甲等医院心脏超声检查证实左室舒张末期内径（LVDd）＞50 mm和/或室射血分数（LVEF）＜50％的原始资料。 【诊疗项目】 慢性心力衰竭门诊常规检查项目 1、血常规、尿常规、血电解质（K+、Na+、Cl－）。 2、心电图（每年六次以下）。 3、心血管Ⅹ光摄片（每年二次以下）。 4、心脏超声（每年一次）。 【用药目录】 1、β受体阻滞剂 美托洛尔卡维地洛 2、血管紧张素转换酶抑制剂（ACEI） 卡托普利依那普利培哚普利贝那普利雷米普利福辛普利
3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，
决策树算法的原理与应用 发表时间：2019-02-18T17:17:08.530Z 来源：《科技新时代》2018年12期作者：曹逸知[导读] 在以后，分类问题也是伴随我们生活的主要问题之一，决策树算法也会在更多的领域发挥作用。江苏省宜兴中学江苏宜兴 214200 摘要：在机器学习与大数据飞速发展的21世纪，各种不同的算法成为了推动发展的基石.而作为十大经典算法之一的决策树算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策树算法的原理，发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍，并突出说明了决策树算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。 关键词：机器学习算法决策树 1.决策树算法介绍 1.1算法原理简介 决策树模型是一种用于对数据集进行分类的树形结构。决策树类似于数据结构中的树型结构，主要是有节点和连接节点的边两种结构组成。节点又分为内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性, 叶节点表示一个类. 决策树(Decision Tree),又称为判定树, 是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的预测分析模型，决策树算法被评为十大经典机器学习算法之一[1]。 1.2 发展历程 决策树方法产生于上世纪中旬，到了1975年由J Ross Quinlan提出了ID3算法，作为第一种分类算法模型，在很多数据集上有不错的表现。随着ID3算法的不断发展，1993年J Ross Quinlan提出C4.5算法，算法对于缺失值补充、树型结构剪枝等方面作了较大改进，使得算法能够更好的处理分类和回归问题。决策树算法的发展同时也离不开信息论研究的深入，香农提出的信息熵概念，为ID3算法的核心，信息增益奠定了基础。1984年，Breiman提出了分类回归树算法，使用Gini系数代替了信息熵，并且利用数据来对树模型不断进行优化[2]。2．决策树算法的核心 2.1数据增益 香农在信息论方面的研究，提出了以信息熵来表示事情的不确定性。在数据均匀分布的情况下，熵越大代表事物的越不确定。在ID3算法中，使用信息熵作为判断依据，在建树的过程中，选定某个特征对数据集进行分类后，数据集分类前后信息熵的变化就叫作信息增益，如果使用多个特征对数据集分别进行分类时，信息增益可以衡量特征是否有利于算法对数据集进行分类，从而选择最优的分类方式建树。如果一个随机变量X的可以取值为Xi（i=1…n），那么对于变量X来说，它的熵就是
天彭社区卫生服务中心 关于门诊特殊疾病业务管理办法 第一条（目的依据） 为保障我中心参保人员基本医疗，规范我中心基本医疗保险门诊特殊疾病业务管理，进一步提高医疗质量，保障医疗安全，根据《成都市城镇职工基本医疗保险办法》（以下简称《办法》）、《成都市城乡居民基本医疗保险暂行办法》（以下简称《暂行办法》）的规定结合2016年《成都市医疗保险定点医疗机构（医院、社区卫生服务中心和乡镇卫生院）服务协议》及我中心的实际情况，制定本办法。 第二条（业务范围） 门诊特殊疾病指患病后需长期治疗，在病情稳定的情况下，治疗可以在门诊进行，且医疗费用较高的疾病。按病种分为四类，根据2016年【门特服务协议】的规定，我中心可开展门诊特殊疾病治疗业务的病种有： 1、原发性高血压 2、糖尿病 3、心脏病（风心病、高心病、冠心病、肺心病） 4、脑血管意外后遗症 共计四种第二类门诊特殊疾病。 第三条（起付标准）
（一）我中心城镇职工基本医疗保险门诊特殊疾病统筹基金起付标准为160元，城乡居民基本医疗保险门诊特殊疾病统筹基金起付标准为100； （二）年满100周岁以上的参保人员不计起付标准； （三）一个自然年度内，第二类病种计算两次起付标准，不再逐次降低。 第四条（申办程序） 门诊特殊疾病申办实行归口管理，由经授权的（附件2: 天彭社区卫生服务中心门诊特殊疾病业务管理人员一览表）相关医生负责门诊特殊疾病的申请并负责治疗方案和随访方案的确定。 （一）初次申办。 初次申请门诊特殊疾病，须提供二级甲等及以上定点医疗机构或专科医院（限本专科）的《门诊特殊疾病认定申请表》。凡初诊符合门诊特殊疾病申请条件的患者，由患者主治医师对病人身份证和医保卡进行身份核实并签字确认，根据门诊特殊疾病相关材料（检验、检查报告单、诊断证明书、门诊病历或出院证等）制订治疗及随访方案，并经授权复审专家组责任人复审同意后完整打印《门诊特殊疾病审批表》（即治疗方案），，医保科审核所有申报资料并签章后备案存档。 （二）复诊 对已经申办门诊特殊疾病的复诊病人，由主治医师拟定治疗方案，需调整治疗方案的申请经授权复审专家组责任人复审；未
机器学习算法day04_决策树分类算法及应用课程大纲 决策树分类算法原理决策树算法概述 决策树算法思想 决策树构造 算法要点 决策树分类算法案例案例需求 Python实现 决策树的持久化保存 课程目标： 1、理解决策树算法的核心思想 2、理解决策树算法的代码实现 3、掌握决策树算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定
1. 决策树分类算法原理 1.1 概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。 实质：通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见 假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑
上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中： ◆绿色节点表示判断条件 ◆橙色节点表示决策结果 ◆箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径 图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。 这幅图基本可以算是一颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收入高中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。 决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造一棵最佳的决策树，用以预测未知数据的类别 决策树：是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
篇一:《医院病情证明书管理制度》 医院病情证明书管理制度 病情证明书是具有一定法律效用的医疗文件，是作为司法鉴定、保险索赔、休假等重要依据之一。为做好此项工作、进一步加强病情证明书的管理，根据《中华人民共和国执业医师法》及《医疗机构病历管理规定》，结合我院实际情况，特作如下规定 1、病情证明书用于门（急）诊及出院病人的病情、诊断、休假证明，由经治医师开具并签字，非经治医师及无处方权医师无权出具。 2、凡需出具疾病证明书的患者，由经治医师核对其身份，根据病情开具相关证明，字迹清楚、内容准确，不得涂改，不得弄虚作假；经治医师签字后，在门诊导医台处盖章生效。 3、临床医师要以科学、严谨、实事求是的态度，认真开具诊断证明书和病假证明书，每项诊断都应具备客观、科学的诊断依据，经治医师对所做的诊断负责。
4、开具病假天数为3天（妇产科人工流产及骨科部分病种除外）。期满仍需继续休息者，应在门诊随诊后由接诊医师重新出具。 5、病情证明书上只能写病情、诊断及与病情诊断相关的医嘱、建议。我院诊断证明书不涉及职业病的诊断和病人伤残情况、劳动能力（病退）判定。 6、导医台须对医师开具的疾病诊断书和病假证明书认 真审核，严格把关，遇有异议，可请示门诊部主任或医务科科长决定。 7、导医台应加强对印章的管理，必须在医师已填写完毕并签名的前提下方可在病情证明书上加盖“病情介绍专用章”，空白病情证明书一律不得给予盖章。导医台做好加盖“病情介绍专用章”相关登记工作。 7、为本院职工开具的诊断证明书和病假证明书，必须由医师所在科室主任签字后盖章。本院职工持病假证明书请病假的，必须携带门诊病历（或出院病情证明）、检查报告单及疾病诊断书。 8、凡复印件、复写件均不予盖章。 9、不按上述规定开具疾病证明书或开具虚假病证者，每次发现将给予本人200元罚款；情节严重，导致纠纷者，上报医务科及办公室，给予严惩！
3.1分类与决策树概述 3.1.1分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病 症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是E—个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数 据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这 里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种 问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2决策树的基本原理 1. 构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D,建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是 “差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3 个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={ “优”，
精心整理 C4.5算法生成决策树 1、基础知识 当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均SEE5、SLIQ 算法的的标准，克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足，并能够完成对连续属性离散化的处理，还能够对不完整数据进行处理。根据分割方法的不同，目前决策的算法可以分为两类：基于信息论（InformationTheory ）的方法和最小GINI 指标（LowestGINIindex ）方法。对应前者的算法有ID3、C4.5，后者的有CART 、SLIQ 和SPRINT 。
C4.5算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 2、算法 以下图数据为例，介绍用C4.5建立决策树的算法。 表1 ID3算法最初假定属性都是离散值，但在实际应用中，很多属性值都是连续的。C4.5对ID3不能处理连续型属性的缺点进行了改进。如果存在连续型的描述性属性，首先将连续型属性的值分成不同的区间，即“离散化”。
对上表中将实际耗电量分为10个区间（0—9） （300~320,320~340,340~360,360~380,380~400，400~420,420~440,440~460,460~480,480~500）因为最终是要得到实际的耗电量区间，因此“实际耗电量”属于“类别属性”。“室外温度”、“室内温度”、“室外湿度”、“风力大小”、“机房楼层”、“机房朝向”、“机房开启设备总额定功率”属于“非类别属性”。 表2 通过表 知，实 际耗电的个数表3
决策树原理与应用：C5.0 分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。非数据挖掘类的软件的基本原理往往是演绎，软件能通过一系列的运算，用已知的公式对数据进行运算或统计。分类预测的基本原理是归纳，是学习，是发现新知识和新规律；二是指导性学习。所谓指导性学习，指数据中包含的变量不仅有预测性变量，还有目标变量；三是学习，模型通过归纳而不断学习。 事实上，预测包含目标变量为连续型变量的预测和目标变量为分在变量的分类预测。两者虽然都是预测，但结合决策树算法和我们之前介绍过的时间序列算法知，二者还是有明显的差别的。 Clementine决策树的特点是数据分析能力出色，分析结果易于展示。决策树算法是应用非常广泛的分类预测算法。 1.1决策树算法概述1.11什么是决策树决策树算法属于有指导的学习，即原数据必须包含预测变量和目标变量。决策树之所以如此命名，是因为其分析结果以一棵倒置的树的形式呈现。决策树由上到下依次为根节点、内部节点和叶节点。一个节点对应于数据中的一个字段，即一个字段——即Question——对数据进行一次划分。决策树分为分类决策树
（目标变量为分类型数值）和回归决策树（目标变量为连续型变量）。分类决策树叶节点所含样本中，其输出变量的众数就是分类结果；回归树的叶节点所含样本中，其输出变量的平均值就是预测结果。这一点需要格外注意。 与其它分类预测算法不同的是，决策树基于逻辑比较（即布尔比较）。可以简单描述为：If（条件1）Then（结果1）；If （条件2）Then（结果2）。这样，每一个叶节点都对应于一条布尔比较的推理规则，对新数据的预测就正是依靠这些复杂的推理规则。在实际应用中，一个数据产生的推理规则是极为庞大和复杂的，因此对推理规则的精简是需要关注的。 1.12决策树的几何理解将训练样本集（即操作中常说的Training Data）看做一个n维空间上的一个点，则上面我们提到的布尔比较后的推理规则就像是存在于这个n维空间中的“线”。决策树建立的过程形象上看，就是倒置的树生长的过程，其几何意义上是，每个分枝（每条推理规则）完成对n维空间区域划分的过程。决策树正式生成，则n维空间正式划分完毕，则每一个小区域，代表一个叶节点。通常n 维空间不易于理解，故采用倒置的树来表示此结果。需要注意的一点是，在划分过程中，要尽量做到不同类别的结果归于不同的“区域”。 1.13决策树的核心问题：生成与修剪决策树核心问题有二。一是利用Training Data完成决策树的生成过程；二是利用
坐飞机健康证明范文 健康检查证明 兹有同志， __号，经我院心电图、血压测量、呼吸系统疾病检测等常规健康检查，各项检查结果无异常，检验、检测数据符合指标，该同志身体健康，身体素质符合一般成人身体条件，适宜远行或乘机。 特此证明！ 证明单位（盖章）： 日期： 健康检查证明 兹有同志， __号，经我院心电图、血压测量、呼吸系统疾病检测等常规健康检查，各项检查结果无异常，检验、检测数据符合指标，该同志身体健康，身体素质符合一般成人身体条件，适宜远行或乘机。 特此证明！ 证明单位（盖章）：
日期： 老人能坐飞机吗？哪些老人不适宜坐飞机？ A 老人坐飞机是否需备健康证明 随着交通服务的便利化与人性化，老人出行越来越方便，高龄老人单独坐飞机也愈加平常。 尽管民航管理局颁布的运输细则中，并未规定老人乘飞机需要医院的“诊断证明书”，有的航空公司也表示，只要家属认为老人身体健康即可安排老人上飞机，但高龄老人要出示医院开具的健康证明才能登机，却是被更多航空公司默认的“行规”。 如东方航空就规定，70岁以上的旅客在购票时需提供医院在半年之内开其的有效体检报告(包括心血管和呼吸道项目及其他需要提供的特殊照料等)，或出示六个月以内乘坐过飞机的机票和登机牌，经航空公司审核后才准予承运。 为防耽误旅程，为老人订购机票前需尽早安排体检。此外，各家航空公司对老年人乘机有不同规定，如有的航空公司不承运80岁以
上的老人，订票前要提前咨询。如老人近期有乘机记录，也要保留好机票和登机牌，以备下次之需。 B 哪些老人不宜坐飞机 一般来说，身体状况较好、心脏功能没有明显障碍的老年人是完全可以坐飞机的，由于飞机航行快捷、平稳、舒适，坐飞机还应成为老年旅客长途旅行的首选。不过在为老人预订机票时，应尽量选择设施完备、保健条件更好的大中型客机。 身体状况欠佳的老人则应视身体状况或遵循医嘱做出选择。如患有心血管疾病的老人通常不宜坐飞机——对有严重高血压和心脏病的老年人来说，大气压 的变化可能引发如血压升高、心输出量减少、呼吸困难等后果，甚至危及生命;由于飞机起降的轰鸣、震动及缺氧等原因，患有脑血管病的病人可能旧病复发或使病情加重。 此外，患有呼吸系统病、耳鼻病的老人以及出行前刚做过手术的老年人也不宜坐飞机。 C 老人坐飞机前应做哪些准备
最新整理因吵架引起心脏病发的侵权案代理词 代理词 ---XXX诉X及XX快递有限公司人身损害案 尊敬的审判长、审判员： xxx森合律师事务所接受XX的委托，由袁xxx、马喜律师担任XXX诉X、xxxXX 快递有限公司人身损害一案的诉讼代理人，依法参加诉讼;开庭前，代理人查阅了相关的法律规定，仔细研究了案件材料，通过法庭调查，现根据庭审中查明的事实，依据证据和法律发表如下代理意见： 一、XX心脏病复发是因XX在派送快递时的不当行为引起的，事实清楚，两被告应当承担相应的法律责任。 1、本案事实清楚、明确，XX与XX发生争吵后，XX心脏病复发，被接案民警送至医院抢救。 根据XX年XX月22日13时20分，xxx市XX派出所出具的接处警登记表显示，XX与XXxxx中因派送快递而发生口角，后XX寻至XX的门店，与XX发生争吵，接案巡警XX到达现场后将XX送至xxx市第一人民医院抢救，这一过程在庭审中原被告双方均予以认可，毋庸置疑。 2、XX快递邮寄地址清楚、明确，不存在李畅所称不具体的情形。 XXX淘宝网上填写的快递邮寄地址是其姐姐XXX及姐夫经营的门面房——xxx市XX区XX号，该地址清楚、明确，已经足以使XX找到送货地点，并不存在李畅所称邮寄地址不具体，找不到的情形，否则李XX是如何找到XX的门店，从而发生争执呢? 3、XXX心脏病复发与XX的过激行为有着直接因果关系，XX应当承担相应的
法律责任。 XXX年曾因心脏病做手术，出院后一直遵照医嘱，注意保养身体，自至本案发生前，其身体一直都很好，从未有过心脏病复发住院的情况，庭审中，原告两位证人(无任何亲属和利益关系)均能够证实XXXX平时为人和善，从未有过与人争吵的情形，更不用说打架等过激行为，也没有见其住院等情况出现，正是由于XXX待人接物平和无争才使得XXX这十八年来心脏病从未复发过。众所周知，心脏病人会因经受刺激、情绪激动而诱发，XXX作为心脏病患者，对于自己的病情以及如何预防，一定比正常人了解的更多，为了自己的生命考虑，她也不会如被告所称故意找茬，引起纷争，除非其想置自己的生命于不顾，两被告及被告证人在庭审中均强调XX过错在先并称XXX自己出言挑衅并不听劝阻，实在是与事实不符，于理不合，毕竟没有一个正常人会将自己置于险境，罔顾生命。 另外，两被告均称XX没有提前告知XXX其患有心脏病的事实，这一点更是有推脱责任的嫌疑，在突发情况下，会有人提前声明自己有心脏病吗?当然不会，因为XX根本就没有要和XX争吵，而是XX因为送货不成怕公司扣其工资而心生怨气，在XX称XX与其弟弟发生的争执应找其弟弟商讨，不应找她理论的时候，XX情绪就更加失控，恶语相向，并对XX有猛扑及推搡行为。原告证人XX(位于XX门店的对面，视野开阔)称看到当时有三个人，一个男的(X)和一个女的(X)还有XX，双方争吵时，男的不停地往XX处扑，并推搡XX，女的则拉着抱着男的，不让其推XX，并劝其离开。原告证人XX(XX门店隔壁，争吵开始后两三分钟才出来)称其听到争吵后，大概过了两三分钟才出来，看到门口围了七八个人在劝说送快递的男孩，拉着他不让他向XX扑，有个女孩子也抱着男孩，不让他往前扑，当时XX浑身发抖，明显已经受到了刺激。原告两位证人所处位置及出现时间不同，XX在双方刚开始争吵，没有太多人注意的时候目睹了X推霍XX，SSS
甲状腺肿大诊断证明书 篇一：慢性病标准 巩义市城镇职工基本医疗保险门诊重症慢性病 鉴定标准和付费标准 一、恶性肿瘤 鉴定条件： 1、经病理学诊断确诊； 2、根据病史、体征、结合X线摄片、B超、CT、MRI及AFP、PET等辅助检查明确诊断为恶性肿瘤的。 具备以上两条中的一条且目前必须放化疗者（白血病纳入恶性肿瘤类别审批）。 付费标准： 1、病史5年以内者，按病程需静脉化疗者应住院治疗，不审批慢性病。口服化疗及支持治疗者付费标准为1000元。 2、病史五年以上不再化疗、病情稳定者，付费标准为500元。 二、慢性肾功能不全 鉴定条件： 1、有明显慢性肾功能不全失代偿期或衰竭期的临床表现： (1)胃肠道表现； (2)血液系统表现；
(3)心血管系统症状； (4)皮肤粘膜表现； (5)水、电解质、酸碱平衡紊乱； (6)肾脏形态学检查：肾体积缩小。 2、有肾功能异常：CCr 以上两条必备。 付费标准： 1、尿毒症需透析治疗的按实际发生的费用，经核准后报销。 2、肾功能不全无透析指征者，付费标准为800元。 三、异体器官移植 鉴定条件： 1、肾脏、骨、骨髓、血管、心脏瓣膜、肝脏异体移植术后需长期抗排异反应治疗者； 2、心脏瓣膜、血管移植术后抗凝治疗不包括于内。 付费标准： 按实际发生费用，经核准后报销。 四、急性脑血管病后遗症 鉴定条件： 1.有急性脑血管病病史：脑血栓形成、脑栓塞、脑出血、蛛网膜下腔出血； 2.经CT、MRI等辅助检查证实； 3.三偏征：对侧偏瘫、偏身感觉障碍和同向性偏盲、或
单 0瘫，或交叉性感觉运动障碍或四肢瘫，肌力≤Ⅳ或共济失调、 行走不稳。具备其中之一或多项者； 4.失语； 5.球麻痹（吞咽困难，构音障碍）； 6.智能障碍甚至意识障碍。 1、2条为必备条件，3、4、5、6条至少具备其一项。付费标准：500元。 五、帕金森氏病 鉴定条件： 1、典型的静止性震颤、肌强直、运动迟缓、姿势步态障碍。 其中至少具备两项，前两项至少具备其中之一； 2、CT或MRI检查无特殊异常。 1、2条为诊断必需，同时需提供三级甲等医院出具的诊断证明书、检查报告单、住院病历复印件或门诊病历原件。 付费标准：500元。 六、Ⅱ期及以上高血压病 鉴定条件： 1、血压达到确诊高血压诊断水平：收缩压≥18.7kpa （140mmHg）和（或）舒张压≥121kpa（90mmHg）；
大病救助申请书 阅读。 大病救助书范文一XX街道(社区)： 我叫XXX，男(女)XX年XX月出生。原系XXX公司职工，XX 年XX月退休后移交到XX街道XX社区。XX年XX月患尿毒症，每周透析XX次，爱人、子女工作生活状况(略)，由于尿毒症需要长期透析，家庭生活因病致贫，现申请大病救助。 附：医院诊断证明和医药费收据 申请人：XXX 年月日 注：能够向街道社区工会申请“医疗救助”;也能够向民政部门申请“城乡困难群体大病救助”。具体可向当地相关部门咨询。 大病救助书范文二XX民政部门： 本人xxx，女，xx族，现年xx岁，家住xxx村。 我于2012年8月份，突感心跳异常，并伴有头晕等症状，后经遵义医学院、重庆西南医院确诊为风湿性心脏病，心脏瓣膜钙化病变，务必立刻做心脏手术，换心脏瓣膜。于是，2012年9月5日住进遵义医学院，并于2012年9月10日进行了心脏瓣膜置换手术。在遵义医学院住院手术治疗11天，花去费用9万余元。由于这种手术后仍须定期检查和终身服用药物，后续治疗费用也是个无底洞。
由于我家住农村，没有什么经济来源，之前的手术治疗已让我的家庭负债累累，我又失去了劳动潜质，我的家庭已经不堪重负，后续治疗怎样办呢?万般无赖之下，我只有向民政部门求助，恳请市民政部门给予帮忙! 此致 敬礼! 申请人： 申请日期： 大病救助书范文三尊敬的领导： 我叫***，家住*****(你的状况)。因家庭****(说你的困难)，已于**年**月被批准为低保户。 几天前我感到身体不适，去医院检查，诊断为高血压、等病症。由于家庭经济条件所限，低保金只能维持生活，不能进行相应的治疗，而我(写写你对你的家庭的重要性，如果不能及时治疗，延误病情对家庭的后果等困难)，特向国家申请医疗救助金。 申请人：*** 大病救助书范文四研究生处： 我叫张玉庭，系法学院九七级刑法学研究生。我来自××省××市一个贫穷落后的山区，一家七口人。上有爷爷奶奶，下有一个弟弟，一个妹妹，正在上学，而我又在读研究生，一家人的全部费用均靠父母守着的那几亩薄地的收入。我由于是自费生，家里已为我欠下了近万元的债务，每每念及这些，我总是心存深深的愧疚，惟有以加倍的
决策树算法的原理与应用 摘要：在机器学习与大数据飞速发展的21世纪，各种不同的算法成为了推动发 展的基石.而作为十大经典算法之一的决策树算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策树算法的原理，发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍，并突出说明了决策树算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。 关键词：机器学习算法决策树 1.决策树算法介绍 1.1算法原理简介 决策树模型是一种用于对数据集进行分类的树形结构。决策树类似于数据结 构中的树型结构，主要是有节点和连接节点的边两种结构组成。节点又分为内部 节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性, 叶节点表示一个类. 决策树(Decision Tree),又称为判定树, 是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的 预测分析模型，决策树算法被评为十大经典机器学习算法之一[1]。 1.2 发展历程 决策树方法产生于上世纪中旬，到了1975年由J Ross Quinlan提出了ID3算法，作为第一种分类算法模型，在很多数据集上有不错的表现。随着ID3算法的 不断发展，1993年J Ross Quinlan提出C4.5算法，算法对于缺失值补充、树型结 构剪枝等方面作了较大改进，使得算法能够更好的处理分类和回归问题。决策树 算法的发展同时也离不开信息论研究的深入，香农提出的信息熵概念，为ID3算 法的核心，信息增益奠定了基础。1984年，Breiman提出了分类回归树算法，使 用Gini系数代替了信息熵，并且利用数据来对树模型不断进行优化[2]。 2．决策树算法的核心 2.1数据增益 香农在信息论方面的研究，提出了以信息熵来表示事情的不确定性。在数据 均匀分布的情况下，熵越大代表事物的越不确定。在ID3算法中，使用信息熵作 为判断依据，在建树的过程中，选定某个特征对数据集进行分类后，数据集分类 前后信息熵的变化就叫作信息增益，如果使用多个特征对数据集分别进行分类时，信息增益可以衡量特征是否有利于算法对数据集进行分类，从而选择最优的分类 方式建树。 如果一个随机变量X的可以取值为Xi（i=1…n），那么对于变量X来说，它 的熵就是 在得到基尼指数增益之后，选择基尼指数增益最大的特征来作为当前步骤的 分类依据，在之后的分类中重复迭代使用这一方法来实现模型的构造。 3. 决策树算法的优缺点 3.1决策树算法的优点[3] （1）计算速度快，算法简单，分类依据清晰 （2）在处理数据时，有很高的准确度，同时分类结果清晰，步骤明朗。 （3）可以处理连续和种类字段 （4）适合高维数据 3.2决策树算法的缺点 （1）决策树算法可以帮助使用者创建复杂的树，但是在训练的过程中，如
企业CRM系统中决策树算法的应用 河北金融学院郭佳许明 保定市科技局《基于数据挖掘的客户关系管理系统应用研究》09ZG009 摘要：客户资源决定企业的核心竞争力，更多的关心自己的销售群体，并与之建立良好的、长期的客户关系，提升客户价值，对全面提升企业竞争能力和盈利能力具有重要作用。本文以某企业销售业绩为对象，利用决策树分类算法，得到支持决策，从而挖掘出理想客户。 关键字：客户关系管理；数据挖掘；分类算法 决策树分类是一种从无规则、无序的训练样本集合中推理出决策树表示形式的分类规则的方法。该方法采用自顶向下的比较方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较，然后根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。 本文主要研究决策树分类算法中ID3算法在企业CRM系统中的应用情况。 1.ID3算法原理 ID3算法是一种自顶向下的决策树生成算法，是一种根据熵减理论选择最优的描述属性的方法。该算法从树的根节点处的训练样本开始，选择一个属性来区分样本。对属性的每一个值产生一个分支。分支属性的样本子集被移到新生成的子节点上。这个算法递归地应用于每个子节点，直到一个节点上的所有样本都分区到某个类中。 2.用于分类的训练数据源组 数据挖掘的成功在很大程度上取决于数据的数量和质量。我们应从大量的企业客户数据中找到与分析问题有关的，具有代表性的样本数据子集。然后，进行数据预处理、分析，按问题要求对数据进行组合或增删生成新的变量，从而对问题状态进行有效描述。 在本文研究的企业数据中，是将客户的年龄概化为“小于等于30”、“30到50之间”和“大于50”三个年龄段，分别代表青年、中年和老年客户，将产品价格分为高、中、低三档等，详见表1，将企业CRM系统数据库中销售及客户信息汇总为4个属性2个类别。4个属性是客户年龄段、文化程度、销售地区、产品档次，类别是销售业绩，分为好和差两类。