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不同皮膚病間發(fā)病率的差異導(dǎo)致了皮膚病數(shù)據(jù)類不平衡現(xiàn)象，對(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的皮膚病診斷模型帶來了巨大挑戰(zhàn)。提出一種融合生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ generative adversarial networks，GAN）和樸素貝葉斯的皮膚病二分類診斷方法：在皮膚病數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練樸素貝葉斯二分類器作為診斷器，創(chuàng)新性地使用GAN為前者生成補(bǔ)充訓(xùn)練樣本，使其訓(xùn)練集正負(fù)類樣本達(dá)到平衡。針對(duì)皮膚病診斷多分類問題，提出一種融合生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和樸素貝葉斯的多分類診斷方法：使用GAN和樸素貝葉斯訓(xùn)練皮膚病單病種二分類器，并結(jié)合了詞頻逆文檔頻率算法（ term frequency- inverse document frequency，TF-IDF），將多個(gè)二分類器組合成一個(gè)多分類器作為診斷器。與六種診斷方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，提岀的兩種皮膚病診斷方法準(zhǔn)確率和召回率均有提升。
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