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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，對使用機器學習方法構(gòu)建高效、準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為前者生成補充訓練樣本，使其訓練集正負類樣本達到平衡。針對皮膚病診斷多分類問題，提出一種融合生成對抗網(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），將多個二分類器組合成一個多分類器作為診斷器。與六種診斷方法進行了對比實驗，提岀的兩種皮膚病診斷方法準確率和召回率均有提升。
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