[发明专利]生成可视化决策树集模型的方法、系统、装置及存储介质

权利要求书

1.一种医疗指南规则集生成可视化决策树集模型的方法，其特征在于，含有以下步骤：

将医疗指南中的决策知识以数据结构化的形式整理为规则集；

对规则集进行拆分，在以不补充缺失值状态的情况下，统计决策树的数量为N，N≥1；分别取N棵决策树中所对应的规则集，以规则集为输入，以一棵决策树为输出构建决策树模型，生成每棵决策树的数据结构模型；

统计决策树数量的具体步骤为：

(1)设定规则集的总行数量为R，计算规则集每个属性所在列的非空行项所在行C_n的数量，并根据数量值从高到低排序；

(2)若存在某一个属性的C_n的数量值等于R，则选择该属性为树的根节点，并且规则集至少生成一棵决策树；若不存在某一个属性的C_n的数量值等于R，则以当前属性为根节点，其非空项所在行为内容构成一个树进行存储，规则集中其余规则数据进入步骤(1)迭代；

经过步骤(1)和步骤(2)，规则集最终形成N棵决策树；

构建决策树模型的具体步骤为：

删除规则集中行全为空的属性列；

遍历每棵树中的规则集，判断是否为叶子节点，若是叶子节点，生成叶子节点及叶子名称，决策树模型构建完成；若不是叶子节点，对规则集中所有的属性列根据其非空项所在行C_n的数量通过公式(1)进行统计，公式(1)表示为：

式中，

选择排序第1的属性，若该属性的C_n的数量值等于R，则以该属性为分裂节点，该属性非空项所在行对应的规则集通过构建的当前属性分支分裂机制模型去除分支属性，将对应规则集根据属性的值生成对应的数据结构模型，遍历这些分支属性对应的规则集，判断是否为叶子节点，若是叶子节点，生成生成叶子节点及叶子名称；若该属性的C_n的数量值不等于R，选择前N个属性，从N＝1开始，直至前N个属性的非空项所在行覆盖了所有的规则集，遍历前N个属性，每个属性非空项所在行对应的规则集通过当前属性分支分裂机制模型去除分支属性，将每个属性对应规则集根据每个属性的值生成对应的数据结构模型，遍历这些分支属性对应的规则集，判断是否为叶子节点，若是叶子节点，生成叶子节点及叶子名称，决策树模型构建完成；

当前属性分支分裂机制模型是以规则集及选择的属性为输入，以属性的值类别及对应的规则集形式的数据结构为输出的模型，当前属性分支分裂机制模型构建过程中，遍历规则集，通过分裂输入属性项逐步构建决策树，以选择属性的值为key，生成对应的规则集形式为{key，规则集}或{key，规则}的形式数据结构的字典；遍历字典，判断去除属性为空的项后是否存在属性全为空的行，若存在属性全为空的行，只剩决策项，遍历属性全为空的行，拆分对应的key值；若存在属性项值完全一样，决策项目不一样的情况时，遍历这些规则集，存储输出形式为{key，规则}的形式数据结构的字典，其中一个键值key只对应一条规则；否则，存储输出形式为{key，规则集}的形式数据结构的字典，其中一个键值key只对应一个规则集；重复上述过程，直至遍历所有规则集，当前属性分支分裂机制模型构建完成；

将构建的每棵决策树的数据结构模型进行可视化处理，生成可视化决策树模型，并将可视化决策树模型以图像的形式进行保存。

2.如权利要求1所述的医疗指南规则集生成可视化决策树集模型的方法，其特征在于，以一阶逻辑的方式获取医疗指南的决策知识，并采用txt文本格式或excel格式以第一行为属性行、第一行最后一列为决策结果列的数据结构化形式整理成规则集。