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《基于机器学习的崩漏中医证型分类模型研究》

一、引言

崩漏，作为中医妇科常见病之一，其症状复杂多变，诊断与治疗具有较大的挑战性。中医证型分类是崩漏诊断和治疗的重要依据，然而传统的手工分类方法往往受主观性和经验性影响，难以保证分类的准确性和一致性。近年来，随着机器学习技术的快速发展，其在中医证型分类中的应用逐渐受到关注。本文旨在研究基于机器学习的崩漏中医证型分类模型，以提高崩漏诊断的准确性和客观性。

二、研究背景及意义

中医证型分类是中医诊断和治疗的重要依据，而崩漏作为一种常见的妇科疾病，其证型多样，临床表现复杂。传统的崩漏证型分类主要依靠医生的临床经验和主观判断，存在一定的主观性和经验性误差。