临床与实验皮肤病学研究杂志
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通过机器学习算法诊断红斑鳞状皮肤病

穆斯塔法·内卡蒂·博佐克*、阿里·恰尔汗

由于红斑鳞状皮肤病在临床检查中表现出非常接近的发现，因此需要对患者进行活组织检查以明确诊断，并根据活组织检查结果做出疾病的诊断。在文献上，利用机器学习和分类方法对这些疾病进行了分类研究。研究主要集中在优化和减少数据库特征以获得更好的分类分数。由于反映疾病规范的重要性，我们特别关注称为临床或组织病理学特征发现的数据集特征。在这项研究中，首先讨论了疾病的组织病理学特征，然后我们开发了一种算法来从数据集中删除异常数据。该算法引导我们发现一个阈值以实现更好的异常值去除。应用于无异常值数据集的逻辑回归、KNeihgbors 分类器、支持向量分类器、高斯朴素贝叶斯、决策树分类器和随机森林分类器方法。确定高斯朴素贝叶斯方法是最合适的分类方法，得分为 100%。我们开发的算法所获得的结果与鳞状红斑皮肤病的临床和组织病理学特征相一致，是本研究的积极结果。