基于属性选择的贝叶斯网络模型在临床缺失数据中的研究与应用

目的利用基于属性选择的贝叶斯网络对缺失的临床数据集进行分类预测。方法首先为每个属性添加一个二元变量指示各属性丢失情况;接着使用基于包装法的遗传因子搜索法对原始的有缺失的临床数据集进行属性选择;最后应用贝叶斯网络对以上优化属性集进行分类并检验分类效果。结果该方法不仅考虑到了丢失的临床信息的价值,也除去了无关和冗余的属性。结论本文提出的方法,分类效果优于直接使用贝叶斯网络模型。