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数据集是不同的患者携带某种疾病，每个病人有不同的生物标志和物理测量，如心率在不同的时间点，直到死亡，如果他们确实死亡。我被告知，目标是确定关键的特征，这将与一个病人的死亡有关。我只有33名病人，其中只有16名死亡。但不管病人的生物标志物来自我有300多个时隙，我首先尝试把它作为一个二元分类问题，从其他点分类‘死亡’点。
浏览 0修改于2019-04-02得票数 0
25660 NA 0 4035 0.25pt：‘s IDsex：性别(M=male，指在studyt_stop：开始时(以天为单位)在基线和死亡/最后newsdeath：死亡之间的年龄(以天为单位) (0=no，基线与首次发生事件之间的1=yes)t_event：时间(以天为单位) (NA =基线中生物标志物的无event)biomarker：
浏览 5提问于2022-01-04得票数 0
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如果没有，这里有一个简短的概要：
我想分析一下每对模具辊的得失频率。例如，考虑攻击者滚动一次死亡和防御方滚动一次死亡的场景。我们可以在
浏览 0提问于2016-12-11得票数 2
Topology: Add CPU node[ 7.807225] kernel: usb 3-#46~20.04.1-Ubuntu SMP Mon Jan 18 17:52:23 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
这是一个硬件问题，而我的GPU刚刚决定死亡
浏览 0修改于2021-02-06得票数 2
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