基于ROSE和C5.0算法的打鼾者OSAHS初筛模型

来源：计算机工程与应用杂志2018年第3期北京时间：

作者：杜国栋1，吕云辉2，马 磊1，相 艳1，邵党国1，雷 强1，胡 蓉1

单位：1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650500 ；2.云南省第一人民医院 呼吸科，昆明 650032

摘要：使用医疗信息系统的数据进行睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）预测和分析过程中，存在不平衡数据问题。为此，在现有临床研究的基础上，提出了一种基于ROSE（Random Over Sampling Examples）和C5.0算法的初筛模型。利用收集到的人体测量学指标数据，通过数据预处理，删除异常值并填补缺失值。然后采用ROSE算法对数据进行平衡，利用C5.0分类器对平衡后的数据构建筛查模型，通过十则交叉验证的方法检验模型的筛查效果。实验结果表明，使用该模型进行打鼾患者的OSAHS筛查，可以有效地提高筛查效率。

关键词：不均衡数据,初筛模型,随机过采样（ROSE）,C5.0决策树