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📷我很难找到一个没有连续数据就能工作的分类模型。一种可能有效的模式是k模式。还有什么其他的型号我应该考虑吗？
浏览 0提问于2019-03-01得票数 0
我正在开发二进制分类模型，以预测我的数据集中的医疗状况。我的结果表明，Logistic回归和线性支持向量机的性能一直优于其他ML算法(SVM、NB、MLP和DT)，如下截图所示：观察最近的研究，我发现了多项关于机器学习在临床预测模型中不优于logistic
浏览 0修改于2023-03-22得票数 0
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我有病人的CT图像，并将CNN应用于这些图像来预测疾病。我想结合我的临床数据和我的图像数据在CNN的方法，这是可能的吗？我的临床数据有年龄、性别、日期、吸烟者等信息，所有这些都是数字，比如1名吸烟者和0名吸烟者。
浏览 9提问于2017-01-25得票数 4
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我想知道，在建立了一个模型，并使用它对一个数据集进行评分之后，是否有任何方法可以生成输出，告诉我每个记录的原因是什么。作为一个例子，我创建了一个模型来预测医院重新入院的风险，使用autoML功能在flow中。它实际上运作得很好，但当我使用它时，我会把高排名的病人送到临床患者那里，他们想知道“为什么这个人排名很高”。有没有任何方法显示模型中的哪些变量导致了对每个人的预测，作为一个输出，我可以导出到一个数据库中，以便在报告工具中使用？
谢谢!
浏览 1修改于2018-12-21得票数 0
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我正在尝试从一个出版物实现一个预测模型我非常熟悉将模型拟合到R中的数据--但我从未指定过一个模型。具体来说，我希望创建模型，以便在考虑模型的可变性的同时，利用预测()为不同的一组患者生成预测结果。
为了方便起见，我提供了两个模型中的一个以及相关的系数和协方差矩阵，它们都是类似的
浏览 1提问于2022-10-27得票数 1
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我试图运行一个增强回归ML模型，以确定一个重要的预测子集的一些临床条件。该数据集包含超过100000行，并有近1000个预测器。现在，我们试图预测的疾病的病因在很大程度上尚不清楚。因此，我们可能没有关于这种情况的许多重要预测因素的数据。也就是说，作为一个预测模型，我想出的任何模型都很难预测结果。然而，这里的主要目的并不是预测，而是确定重要的变量，然后我们可以在未来的分析中更直接地针对这些变量。因此，
浏览 0提问于2021-07-16得票数 0
可以使用GPflow对总体趋势进行建模，也可以进行个人预测，如在中。我已经安装了一个异稀疏模型，就像在中一样，但是我不知道如何扩展它来执行分层学习。欢迎提出任何意见:)
浏览 9提问于2022-11-11得票数 0
目前，在临床实践中，临床医生使用一个评分(作为一个单一的特征)来预测病人的死亡率。现在，在我的项目中，基于临床医生的输入，我们创造了两个新的功能，看看我们是否可以提高预测的准确性。由于我们的目标是预测是或否，我尝试了logistic回归，得到了以下结果。现在我的问题如下
( a)由于3.2k行的数据集不平衡(87:13)，我试图优化分类的决策阈值。我怎么知道这两个新特性确实有用(并增加了预测的价值)，而不仅仅是随机的机会？关于如何评估这一特性的有用性，有什么建议吗
浏览 0修改于2021-06-08得票数 0
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我有多中心的临床试验数据汇集两个类似设计的研究。我用cox回归分析建立了基于治疗的事件危险度模型。这些研究都有关于临床中心的数据，但是临床中心数量太多，规模太小。我该如何在考克斯模型中处理这个问题？例:coxph(结果~治疗状态)这是不考虑临床中心的模式。
什么是我的最后一种模式，可以解释太多的中心注册人数少的问题。
浏览 3提问于2017-09-02得票数 0
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remove_stopwords(line)))text = [x for x in text if x] 'cohort', 'establish', 'validity']]IBD
浏览 3修改于2021-09-29得票数 0
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它包括多个变量和他们的临床状况(0如果他们是健康的，1如果他们是生病的)。我尝试实现基于这些变量的支持向量机模型来预测病人的状态。auc")@y.values[[1]]
xtab <- table(Ytest, prediction)
为了测试模型的性能，我计算了ROC模型，并使用验证集获得了一个AUC = 0.997。但是当我看到这些预测的时候，所有的病人都被认为是健康的。
浏览 6修改于2022-02-12得票数 3
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根据EwoutW.Steyerberg的临床预测模型，我们有以下几点：
校准图在x轴上有预测，在y轴上有结果。一条身份线有助于定位:完美的预测应该在45°线上。然而，平滑技术可以用来估计结果的观测概率(p(y= 1))与预测概率之间的关系。所观察到的0/1结果被0到1之间的值所代替，方法是将受试者的结果值与相似的预测概率相结合，例如使用黄土算法。我用二元结果拟合了一个logistic回归模型。下面是一个示例代码。校准曲线看起来很奇怪，因为样
浏览 0提问于2018-09-03得票数 1
我有一个像临床指标一样的响应变量，并将执行基于一系列预测变量的多元回归，所有的预测变量都是数值变量或范畴虚拟变量，除了种族是4级范畴变量之外。要执行此回归，我需要对race变量进行虚拟编码。
浏览 11提问于2022-11-02得票数 0
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例如，心率过高或某些敏感的临床参数(仅举个例子)的病人可以入院，而临床参数正常的人可能不能入院，而只能去咨询。虽然我的目标是找出导致入院的危险因素，但我是否仍须预测结果类别才能知道危险因素？
你能指点我吗？
浏览 0提问于2020-02-02得票数 1
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我正在使用nnet的multinom从一个庞大的临床数据库中创建一个逻辑模型。我使用的语法是：fit=multinom(group ~ sex + age + var3 + var4,现在，每一行(一个患者)具有不同数量的NAs，因为并非所有患者的所有临床数据都被记录，并且我不清楚模型是否只使用所有变量都不包含任何NAs的那些行。更一般地说，获得模型所基于的观察的Ns将是有用的
浏览 2修改于2017-12-07得票数 1
该模型能够预测三个不同的类别(X，Y，Z)。这些类别代表了在多个临床试验中的病人类型，该模型应该能够根据收集到的关于病人的数据(如血液分析和血压、既往病史等)预测病人的类型。
浏览 2提问于2014-06-28得票数 1
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