中医学的证候是在西医学疾病概念的基础上，对独立的病理、生理进程的整体概括和反应。若将现代医学中以“金标准”诊断疾病的思路方法套用至中医证候学研究中，则必将导致中医“证”的泛滥。生物学指标与“证”的相关性研究曾一度成为中医证候学研究的范式，但線性相关性结果难以揭示“证”的整体性。比如在冠心病中医证候与冠脉造影结果相关性研究中，有学者认为，冠心病实证(心血瘀阻型、痰浊内阻型)患者冠状动脉病变较虚证(心气虚弱型、心肾阴虚型)重，实证以多支病变为主，虚证以单支病变为主；冠脉病变积分由高到低依次为心血瘀阻型>痰浊内阻型>心气虚弱型>心肾阴虚型。另有学者通过比较分析中医证候与冠状动脉Gensini积分、病变支数的关系发现冠心病患者中医实证组以单支病变为主(41.3%)，高于虚证组(25.0%)和虚实夹杂证组(23.6%)；虚证组患者的冠状动脉病变累及支数大于虚实夹杂证组和实证组；虚证组的Gensini积分亦高于虚实夹杂证和实证组[11]。上述相互矛盾的研究结果提示我们线性研究方法无法解决“证”的模糊性和不确定性，只有复杂性科学和非线性科学研究方法的恰当引入，才能实现对“证”这一复杂系统的实质阐述。

    决策树法是通过确定一系列的if-then逻辑(分枝)关系，形成分层规则，从而达到对研究数据进行精确预测或正确分类的目的。决策树学习属于机器学习的范畴，是一种类似于判别分析的有监督的学习方法，其分类结果简单明确、结构直观 ......