2.3.1 模型的构建与测试数据 选择第3版“十三五”教材《伤寒论讲义》[18]中，辨治要点所记录的主症、病机、方药等相关数据，建立用于构建辨证选方模型的训练集与选方数据库。其中，主症与病机数据作为训练集(主症作为特征，病机作为类别，形成症状-病机训练集)，用于实现模型的辨证功能。方药数据则通过数据库管理系统(使用的是MySQL数据库管理系统)，建立选方数据库，使模型可根据辨证结果查询对应的方剂，实现选方功能。对于模型的测试数据，则是通过随机抽取训练集合中的6个样本产生，除此之外，如临床中也存在着四逆散与半夏泻心汤合用，旋覆代赭汤与四逆散合用，四逆汤与柴胡加龙骨牡蛎汤合用，大柴胡汤与芍药甘草汤合用等多方证对应的情况。因此本研究也使用以上合用方剂的主症，与随机抽取的6个样本共同用于测试辨证选方模型输出结果的准确性。测试的示例与选方数据库中的内容如表1与表2所示。

    2.3.2 建立复合结构的智能化辨证选方模型 本模型使用Python编程语言结合scikit-learn，按照上述模型的各层级结构进行建立。其中，构建RSB复合辨证模型所使用的训练集与选方层级所使用选方数据库，均如2.3.1中所述。对该模型验证层级中RSB复合模型所输出的条件，限定为置信概率大于0.5，若未大于0.5但主症多于3个则取概率最高的结果。

    2.3.3 建立基于单一算法的辨证选方模型 该辨证选方模型同样使用Python编程语言与scikit-learn构建。其构建方法是先调取scikit-learn中的随机森林、支持向量机、BP神经网络算法 ......