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如何利用机器学习在不平衡小数据集中发现重要的生物
标志物
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。
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修改于2019-04-02
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1
回答
R中的事件时间分析探讨生物
标志物
对事件风险的影响
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
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4
回答
在C++中轧制多个模具
如果“盒子车”(
6-6
)出现,玩家A就会赢。如果没有,但是7连续出现了两次(如在一次中,一次显示7,然后在你再次滚动两次
死亡
之后,另一次出现),B获胜。
浏览 5
修改于2013-12-13
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