决策树是一种有效的数据分析技术，可以用于基于给定的条件和规则来做出最佳决策。它利用树状图来模拟人类进行决策过程的过程，从而帮助决策者明确目标以及到达该目标所需要采取的行动。数据集放在我的网盘里了，在这里 当然，这里也可以概述决策树是常用的机器学习技术，可以根据给定的条件做出最佳决策，从而解决遇到特定情况时不确定性最大的问题，如垃圾邮件筛选、欺诈检测、市场分割以及金融、医疗和制造领域的决策
目前，临床决策曲线分析（clinical decision curve analysis, DCA）在业界已经被超过1500文献使用，也被多个主流的临床杂志所推荐，更被写进了临床预测模型撰写标准（TRIPOD）中，但是许多预测模型的文章却仅仅把它当做另外一个模型评价的指标，显然是没有完全了解DCA对于预测模型的作用和意义。概括来说，DCA不仅为预测模型向临床应用的转化提供了一个接口，更反过来规范了
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2023-08-17 00:27:31
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临床决策支持系统即CDSS（Clinical Decision Support System, CDSS），一般指凡能对临床决策提供支持的计算机系统，这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化医学问题，通过人机交互方式改善和提高决策效率的系统定义最早，Osheroff把临床决策支持定义为“运用相关的、系统的临床知识和
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2023-08-26 15:00:10
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如何实现临床决策曲线（Python）
## 概述
在医学领域中，临床决策曲线是一种用于评估医疗诊断测试效果的工具。它可以帮助医生判断一个诊断测试的准确性和可靠性，从而指导临床决策。本文将介绍如何使用Python实现临床决策曲线。
## 流程概述
下面是实现临床决策曲线的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 收集数据 |
| 2. | 数据预
原创
2023-12-27 06:02:09
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# Python临床决策曲线：从理论到实践
在医学研究和临床决策中，如何有效评估模型的预测能力是一项重要任务。决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）被广泛应用于临床领域，通过直观的曲线展示分类模型在不同阈值下的决策效用。本篇文章将深入探讨临床决策曲线的概念，并通过Python代码示例进行演示，包括必要的流程图和旅行图，以帮助大家更好地理解。
## 决策曲线分析
原创
2024-10-28 03:43:19
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# Python实现临床决策曲线
临床决策曲线（Clinical Decision Curve Analysis, CDCA）是一种用于评估预测模型的临床应用价值的工具。它通过比较各种决策阈值下，模型预测所带来的临床利益，帮助医生在决策中更好地利用预测信息。本文将介绍如何使用Python实现临床决策曲线的绘制，并配以相关代码和图表。
## 1. 背景
在临床研究中，传统的评估指标（如精确度、
原创
2024-10-22 05:25:26
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# 使用交叉验证评估临床决策曲线的Python示例
在医学领域，临床决策曲线（Clinical Decision Curve, CDC）被广泛用于评估预测模型的临床效用。然而，模型泛化能力的评估至关重要，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的技巧来实现这一目标。本文将介绍如何在Python中结合交叉验证和决策曲线，并提供相关的代码示例。
## 什么是交叉验证？
交叉验证是一
前言概述4中简单介绍了我们在做预测模型的时候最常用的三种模型构建的方法(Logistic Regression，Cox Proportional Hazards Model，LASSO Regression)。 那么作为一个新手科研者我们在做完模型构建之后就够了吗？我们怎么知道自己构建的模型好不好呢？这个时候就需要我们找到一些方法对模型进行评价和验证了。PMID: 29049590 IF: 120
首先，交叉验证的目的是为了让被评估的模型达到最优的泛化性能，找到使得模型泛化性能最优的超参值。在全部训练集上重新训练模型，并使用独立测试集对模型性能做出最终评价。 目前在一些论文里倒是没有特别强调这样的操作，很多研究使用的都是第一种：简单交叉验证（毕竟有一个SOTA就完全够了）。但是可以在毕业设计中加入K-折交叉验证，使得算法更加可信！ 找到使得模型泛化性能最优的超参值。在全部训练集上重新训练模型
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2023-10-28 14:56:43
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一、Python实现决策树 我们看一组实例，贷款申请样本数据表。 希望通过所给的训练数据学习一个贷款申请的决策树，用以对未来的贷款申请进行分类，即当新的客户提出贷款申请时，根据申请人的特征利用决策树决定是否批准贷款申请。 在编写代码之前，我们先对数据集进行属性标注。年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年；有工作：0代表否，1代表是；有自己的房子：0代表否，1代表是；信贷情况：0代表一般，1代
1.什么是ROC:ROC曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。2.如果学习ROC，首先必须知道什么： 要学习ROC曲线首先得知道什么是TPR，什么是FPR。 TPR的英文全称为：True Positive R
# 临床决策曲线阈值概率范围的计算与R语言实现
临床决策曲线（Clinical Decision Curve，CDC）是一种用于评估诊断测试性能的图形工具。它通过比较不同阈值概率下的真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR），帮助临床医生做出更合理的诊断决策。本文将介绍如何使用R语言计算临床决策曲线的阈值概率范围，并展示一个实
原创
2024-07-29 10:02:30
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使用sklearn中的式子来为可视化我们的决策边界，支持向量，以及决策边界平行的两个超平面。1. 导入需要的模块from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.svm import SVCimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np2. 实例化数据集，可视化数据集X,y = make_bl
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2023-12-27 15:08:59
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# Python 决策曲线实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们学习如何实现Python决策曲线。决策曲线是一种可视化工具，用于评估分类模型的性能。在本文中，我将详细介绍实现Python决策曲线的步骤，并通过代码示例和图表来解释每个步骤。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。打开终端或命令提示符，输入以下命令来安装所需的库：
`
原创
2024-07-17 05:08:26
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在我们在讲解ROC曲线之前 首先要明确混淆矩阵的概念 如下图：真正率 TPR：预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本（真实结果为正样本）的比例。假正率 FPR：预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本（真实结果为负样本）的比例。公式： 文章目录一 :ROC曲线简介二:ROC曲线的绘制三. 利用ROC曲线选择最佳模型不同模型之间选择最优模型ROC曲线之间没有交点ROC曲线之间存在交点同一模型中
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2024-01-10 14:03:21
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文章目录一、决策曲线分析概念1. 阈值概率2. 净获益二、matplotlib实现1. 计算模型带来的净获益2. 计算treat all策略带来的净获益3. 绘制决策曲线三、完整代码四、拓展1. bootstrapping法校正净获益2. k折交叉验证法校正净获益3. 计算净获益的置信区间五、更新 一、决策曲线分析概念预测模型（predictive models）被广泛地应用于诊断（diagno
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2023-10-16 03:30:03
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Python 卡方决策，下面介绍一个常见的统计决策。这是一个关于数据是否随机分布的卡方决策。为了做出这个决策，需要计算一个预期分布，并将观察到的数据与预期进行比较。相差较大意味着需要进一步研究。相差不大意味着可以使用零假设，因为没什么值得研究了，即这些差异仅仅是随机变化造成的。下面介绍如何使用Python来处理数据。首先介绍一些不属于案例研究的背景知识，但常出现在EDA应用程序中。需要收集原始数据
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2023-11-25 13:53:55
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DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法，在2006年由AndrewVickers博士创建，我们通常判断一个疾病喜欢使用ROC曲线的AUC值来判定模型的准确性，但ROC曲线通常是通过特异度和敏感度来评价，实际临床中我们还应该考虑，假阳性和假阴性对病人带来的影响，因此在DCA曲线中引入了阈概率和净获益的概念。 图片来源文章：Urina
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2024-03-30 21:13:56
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简述决策线是2特征时的分类超平面方程，当方程不能表示成y=f(x)或者x=f(y)形式时，不能直接用x或者y方向的单向采样绘制决策线。zyq给出的做法是，在一个范围内用采样的点(x,y)去激活分类器，得到其类别，从而得到这个范围内各个采样点的类别，将不同类别的点绘制成不同颜色，可以展示出分类面的形状特征。这种做法的缺陷是，采样范围难以察觉，并且得到的实际上是决策线两侧的点。可以用pyplot下的c
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2023-11-13 22:45:08
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简介评价一种诊断方法是否好用，一般是作ROC曲线，计算AUC。但是，ROC只是从该方法的特异性和敏感性考虑，追求的是准确。而临床上，准确就足够了吗？患者就一定受益吗？比如我通过某个生物标志物预测患者是否患了某病，无论选取哪个值为临界值，都会遇到假阳性和假阴性的可能，有时候避免假阳性受益更大，有时候则更希望能避免假阴性。既然两种情况都无法避免，那我就想要找到一个净受益最大的办法。2006年，MSKC
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2023-11-03 13:25:10
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