在项目管理当中，要尽量将风险前置，尽量保证风险可控。 不管项目管理做得再好，项目风险总是存在的，有的风险可以杜绝，有的风险可以防范，有效的风险防范计划可以降低不确定性因素对项目工期的影响，保证项目的顺利进展。风险防范的工作可以包含以下方面： 1、制定一套项目风险防范的体系，包含：风险识别，风险确认，风险应对等方面的完整内容。这部分工作一般来讲，会由公司级项目管理体系来进行定义和规范。 2、针对项目
临床预测模型的评价可以从：1.区分能力，2.临床有效性，3.校准度这三个方面去评价1.临床预测模型的区分度评价 区分度的评价标准：1.1C指数1.1.1 C指数原理推导重点：AUC也称为C指数1…1.2 C指数研究案例1.2.净重新分类指数NRI1.2.1 NRI计算原理1.2.2 研究实例1.3.综合判别改善指数IDI1.3.1 IDI的计算公式1.3.2 IDI的研究实例2.临床预测模型的校准
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2024-06-13 15:29:29
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介绍中风是一种可导致人死亡的一种严重的疾病，如果及时治疗，可以挽救一个人的生命并善待他们。可能有 n 种因素会导致中风，在本文，将尝试分析其中的一些。从Kaggle获取了数据集。它有 11 个变量和 5110 个观测值。https://www.kaggle.com/fedesoriano/stroke-prediction-dataset导入库为了完成任何任务，需要工具，而在 python 中有很
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2023-11-16 16:25:23
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## 风险预测模型的实现流程
在金融、医疗、环境等领域，风险预测模型是必不可少的工具。对于刚入行的小白来说，理解并实现一个风险预测模型并不是一项简单的任务。本文将为你详细介绍如何使用 Python 实现一个简单的风险预测模型。
### 一、实施步骤
以下是实现风险预测模型的步骤。可以通过表格展示这些步骤，以便于理解和组织。
| 步骤 | 描述 |
今天有粉丝找我做一个竞争风险模型，顺便给大家写一个简易的教程，有问题大家直接私信，根据您的需求，一直做到您满意。竞争风险模型这个东西还是临床医生用的多：很直观的情景就是：研究治疗方案A和白血病复发的关系，如果患者在去医院复查的路上出车祸意外死亡了，就观察不到白血病复发了，也就是说“车祸死亡” 和“复发”存在竞争。这样的现象在医学研究中，非常常见！你想研究A因素导致的病人死亡，可是现实情况是病人常常
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2024-01-12 15:04:54
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总第241篇/张俊红在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。1.MSEMSE是Mean Square Error的缩写，表示均方误差，具体公式如下：该公式表示每个
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2024-01-24 13:54:39
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在信贷风控场景中，我们经常接触到机器学习的分类模型，例如贷前的违约预测、贷中的风险预警、贷后的价值分层等，可以说分类模型是信贷模型体系的主要内容。对于分类模型效果的评估，我们也相对比较熟悉，常用的宏观评价指标包括KS、AUC、Accuracy、Precision、Recall、F1_score等，但在模型实际应用过程中，由于模型应用业务场景的区别，以及建模人员处理方法的差异，针对以上常见评估指标并
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2023-10-06 22:53:36
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01 Summary 开篇三个要点风险模型非常重要。通过控制风险，可以提高IR，这比寻找新因子容易得多。大部分的风险模型使用时序方法或截面方法，各有优劣。报告给出一个混合方法进行风险建模，风格风险适合用截面模型建模，市场、地域、板块、宏观因素更适合用时序模型建模，给出了一个将二者组合到一起的方法。 听起来非常的完美。EM算法+贝叶斯先验。用EM算法估计风险模型，
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2023-08-02 20:13:25
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数学建模中的ARMA模型和ARIMA模型的使用实例（含代码）原文地址：对于较少时间段的时间预测，因为数据量较少，所以直接使用神经网络是不现实的，这里用的比较多的是时间序列模型预测和灰色预测，这里介绍一下时间序列中ARMA模型和ARIMA模型使用的实际例子提供的一种误差检验： 算法流程图：1. 原始数据这里是前九天的数据流量，一共有216个记录点2. 寻找平稳时间序列这里使用的是消除季节性和消除趋势
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2024-01-10 13:36:25
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在医疗保健领域，通过数据分析预测疾病风险的技术正在成为提升患者健康管理的重要工具。本文将深入探讨如何利用 Python 构建疾病风险预测模型，涉及从初始技术痛点到实际应用的整个过程。
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在我们的项目初期，面临着如何精准、及时地预测患者疾病风险这一核心技术痛点。具体来说，我们需要解决的问题包括：
> “我们希望通过数据模型分析患者的历史健康数据，准确预测他们的疾病风险，从而实现早期干预。
1 基本定义数据平稳性的图判断：平稳时间序列的均值和方差都为常数，因此平稳时间序列的时序图应该围绕一条水平线上下波动，而且波动范围有界。（a）非平稳：有明显的周期性，趋势性平稳时间序列的序列值之间有短期相关性，则其表现特征是：自相关函数会很快地衰减到零附近（b）非平稳：自相关函数衰减到零附近的速度比较慢（c）非平稳：自相关图典型特征，三角对称关系（图1.13）（d）非平稳 ：自相关系数衰
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2024-06-07 06:07:59
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构建预测模型的一般流程问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部过程，包括对机器学习算法的理解和实际的操作通常，有非常切实的原因，导致某些算法被经常使用，了解背后的原因(1)构造一个机器学习问题审视
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2023-06-20 13:24:42
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时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN 和 LSTM
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2023-08-16 08:48:54
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基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点，各种各样的预测模型质量参差不齐，常常让人眼花缭乱，那么如何去评价一个模型的好坏，或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后，它到底靠不靠谱，值不值得去推广和使用呢？这是一个我们需要去好好考量的问题。一个好的疾病风险预测模型，它不只是简单的因变量和自变量的数学组合，它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点，这就要求预测模型不仅要有很好的区分度(D
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2024-01-24 19:44:57
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在前面的博客已经介绍过多元回归模型，现在这里粗略介绍如下python 实现案例1、选取数据执行代码#!usr/bin/env python#_*_ coding:utf-8 _*_import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl #显示中文def mul
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2024-08-23 11:57:33
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租房分期产品用户风险识别与分析主要内容背景介绍数据抓取1.了解一下网络连接远离和爬虫原理，方便大家理解网页爬取！2.知道用哪些工具爬取网页数据。3.熟悉主要的爬虫流程数据分析性别与年龄区域订单状态芝麻分分值分布授信额度和借款期限结论应用附:爬虫code 主要内容本案例主要从背景、数据抓取、数据分析和结论四个部分进行介绍租房分期产品好坏用户识别与分析。背景介绍租房分期产品是基于租赁场景下，根据租客
前言：我国每年都有上市公司因为面临突如其来的财务问题而使自身蒙受损失，同样利益相关者的经济遭到一定的损失以及会产生负面的影响，甚至对整个市场环境也会造成恶劣冲击。目前的经济环境中，信息不对称是一种普遍现象，因此，智能财务风险预警模型是必要的，以预测和防范上市公司潜在的财务问题。本文介绍K—近邻算法如何在智能财务风险预警模型中应用。智能财务风险预警方法—K-近邻算法一、K-近邻算法模型介绍
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2023-12-19 21:05:53
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灰色预测模型可针对数量非常少（比如仅4个），数据完整性和可靠性较低的数据序列进行有效预测，其利用微分方程来充分挖掘数据的本质，建模所需信息少，精度较高，运算简便，易于检验，也不用考虑分布规律或变化趋势等。但灰色预测模型一般只适用于短期预测，只适合指数增长的预测，比如人口数量，航班数量，用水量预测，工业产值预测等。 灰色预测模型有很多，GM(1,1)模型使用最为广泛。灰色关联预测分析GM(1
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2023-11-30 15:38:37
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【临床预测模型】第一部分： 诊断模型or 预后模型一，诊断模型（Diagnostic Model）1、定义：用来预测个体患者患有某种疾病的概率；1）通常应用于：特定群体，表现出某种症状的患者； 2）结局变量：患者当前状态（是否患病）2、诊断模型是诊断试验准确性研究的延伸；概率思维：诊断结果不再是阴阳，而是当前患有某疾病的可能性。 预测因子和结局指标，应该“同时间”测量。3、诊断论文的特点：1）标题
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2023-11-26 20:28:26
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MPC matlab demo前言一、模型预测控制的理论（MPC）二、实例代码2.simulink模型总结 前言本文是基于matlab/simulink中的模型预测控制例子的学习记录提示：以下是本篇文章正文内容一、模型预测控制的理论（MPC）模型预测控制在实现过程中有3个关键步骤，一般被称为3项基本原理，分别是预测模型、滚动优化和反馈校正。 1：预测模型：预测模型是模型预测控制的基础。其主要功能
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2023-08-25 16:11:08
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