用于预测模型可视化的列线图（Nomogram，诺模图）已为大家所熟知，很多朋友在自己的文章中也用过。不过，大家使用的列线图一般是下图这样的（见图1）。 图1. 普通列线图
对于这样的列线图，观赏性可能要大于实用性。如果让你用这样的图去说明某特征患者的3年生存率是多少，你会怎么做？拿着直尺画垂直线，然后将各个特征对应的points加起来，根据Total points再画垂直线吗
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2023-12-14 00:31:49
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临床列线表构建完成，怎么输出列线表每个患者总的得分？这期就给大家介绍一下，保姆级教程，快来学习吧！桓峰基因推出基于R语言临床预测模型教程并配有视频在线教程，目前整理出来的教程目录如下：Topic 1. 临床标志物生信分析常规思路Topic 2. 生存分析之 Kaplan-MeierTopic 3. SCI文章第一张表格–基线表格Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归Top
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2024-08-29 10:41:20
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引言机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的重要组成部分，目前已广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、信用卡欺诈检测、证券市场分析等领域。量化投资作为机器学习在投资领域内最典型的应用之一，已经越来越广泛的出现在我们的视野中。机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测，其模型算法根据学习任务可以分为分类、回归和聚类。分类方法是对离散型随机变量建模或预测的监督学习
就是这样一种有效的工具，中文常称为诺莫图或者列线图，其实质就是回归方程的可视化。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每种取值水平一个评分，对每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。图1就是一个关于COX回归的nomogram，图中points就是一个选定的评分标准或者尺度，对于每个自变量取值，在该点做一条垂直
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2023-07-14 21:01:56
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使用 Keras 速查表构建你自己的神经网络，便于初学者在 Python 中进行深度学习，附有代码示例Keras 是一个基于 Theano 和 TensorFlow 的易于使用且功能强大的库，它提供了一些高层的神经网络接口，用于开发和评估深度学习模型。我们最近推出了第一个使用 Keras 2.0 开发的在线交互深度学习课程，叫做“Deep Learning in Python”。现在，DataCa
ARIMA模型实例讲解：时间序列预测需要多少历史数据？ 雷锋网按：本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客，雷锋网(公众号：雷锋网)编译。时间序列预测，究竟需要多少历史数据？显然，这个问题并没有一个固定的答案，而是会根据特定的问题而改变。在本教程中，我们将基于 Python 语言，对模型输入大小不同的历史数据，对时间序列预测问题展开讨论，探究历史数据对 ARIMA 预测模型的
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2024-08-23 14:05:06
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预测模型-灰色预测模型
原创
2023-08-18 08:37:39
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临床预测模型有没有用? 一个模型最重要的目的就是对某种疾病的结局做出判断和预测，为后续的治疗措施提供依据。正是因为目前因为适用人群问题、样本量问题、预测因素选择问题等导致预测结果不是很准确，很多人认为预测模型没有用。但是随着相关数据分析技术的进步，相信这一点一定会改善。 其实，目前临床上正在使用的一些量表，也属于广义的临床预测模型，但是其预测准确度还不及一些新发展的预测模型。另一个临床预测模型提供
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2024-01-02 12:51:14
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文章目录一、算法介绍1.灰色预测模型2.灰色系统理论3. 针对类型4. 灰色系统5. 灰色生成6. 累加生成7. GM（1，1）模型推导精度检验精度检验等级参照表二、适用问题三、算法总结1. 步骤四、应用场景举例1. 累加生成2. 建立GM（1，1）模型3. 检验预测值五、MATLAB代码六、实际案例七、论文案例片段（待完善） 一、算法介绍1.灰色预测模型少量的、不完全的的信息，建立数学模型并做
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2023-10-12 11:00:59
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## nomogram: R语言中的可视化预测工具
### 引言
在数据分析和机器学习领域，预测模型的解释性非常重要。我们往往需要了解输入变量对预测结果的影响程度，以便更好地理解模型。在R语言中，有一个非常有用的工具叫做nomogram，可以帮助我们直观地理解预测模型的效果和影响因素。
nomogram是一种可视化工具，通过图形化方式展示预测模型的结果。它可以将模型的预测能力转化为易于理解且
原创
2023-11-23 10:14:10
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Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图，简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每种取值水平一个评分，对每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。 下图显示的logisitc回归的诺曼图。比如想知道年龄70岁的男性的患病风险，只需要将age
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2023-09-11 10:34:42
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1. 前言模型：ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。而SARIMAX是在ARIMA的基础上加上季节（S, Seasonal）和外部因素(X, eXogenous)。也就是说以ARIMA基础加上周期性和季节性，适用于
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2024-02-07 12:53:34
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在数据科学和统计建模中，`nomogram`（列线图）是一种直观的工具，能够以图形的方式展示多个变量与结果之间的关系。这种图形工具在医学、金融和风险评估等领域的应用尤其广泛。本篇文章将结构化地介绍如何使用 Python 实现 nomogram，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等多个方面。
### 背景描述
在医学领域，nomogram 可以帮助医生根据患者的多项指
# 使用Java实现ARIMA预测模型的指南
## 一、概述
ARIMA (自回归积分滑动平均) 模型是一种广泛应用于时间序列数据预测的统计模型。对初学者来说，实现ARIMA模型的Java代码可能会稍显复杂。本篇文章将简要介绍如何在Java中实现ARIMA预测模型的流程，并提供详细步骤与代码示例，帮助你掌握这个技能。
## 二、实现流程
实现ARIMA模型的步骤可以概括为以下几个阶段：
java内存模型与生命周期笔记java内存模型Java虚拟机规范中定义了Java内存模型（Java Memory Model，JMM），用于屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果，JMM规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协同工作的：规定了一个线程如何和何时可以看到由其他线程修改过后的共享变量的值，以及在必须时如何同步的访问共享变量。Jav
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2024-10-14 16:17:41
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首先请看下图 这个方案在之前的文章有介绍过【利用灰度方式解决微服务测试环境共用问题】，这里就不做太多的文字介绍了，图中内部请求部分省略掉了，和网关那一层的负载策略一致，获取头部version信息，然后负载到相应的服务去。网关层比内部服务调用多做了一件事情就是ip绑定操作。 整个k8s集群维护一套跟生产一样的稳定版本，当没有进行ip绑定操作时，请求不会调用到开发机器去，就不会出现一些乱七八糟的问题：
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2024-10-25 08:45:39
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一、模型的偏差与方差 所描述的事情本质上就是过拟合和欠拟合。偏差描述的是模型预测准不准，低偏差就是表示模型预测能力是不错的，就像图中的点都在靶心附近。方差描述的是模型稳不稳定，就像图中高方差的那些点，它们很分散，说明射击的成绩不稳定，波动很大。二、用学习曲线与验证曲线诊断模型一般来说，影响模型效果有三个重要的因素：数据量大小：训练样本数量越大，模型越不太容易出 现高方差（过拟合）（换句话说：训练样
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2024-01-03 11:10:59
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模型评估与预测1.1经验误差与过拟合1.2 评估方法1.2.1留出法（hold-out）1.2.2交叉验证法1.2.3 自助法1.3性能度量1.3.1 查准率，查全率，准确率1.3.2 P-R曲线、平衡点和F1度量1.3.2.1 P-R曲线1.3.2.2 平衡点(BEP)1.3.2.3 F1度量1.3.3 ROC与AUC1.4 偏差与方差1.5正则化线性回归的偏差-方差模型1.5.1 正则化线性
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2024-04-15 13:32:13
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内容
IBM SPSS 软件家族预测分析模型的商业应用初探系列 Statistics 和 Modeler作为 IBM SPSS 软件家族中重要的成员，是专业的科学统计、数据挖掘分析工具，其具有功能强大，应用广泛的特点。其核心 组成部分——预测分析模型，不仅是软件功能实现的关键，同时也是软件应用的关键。 Statistics中的模型侧重于统计分析技术， 而Modeler则侧重
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2024-08-09 17:49:36
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# Java 灰色预测模型科普
在数据分析与预测领域，灰色预测模型（Grey Prediction Model）由于其有效性与简便性，被广泛应用于经济、工程、社会科学等多个领域。本文将从灰色预测模型的基本原理入手，结合Java的代码实现，带您深入了解这一模型的应用。
## 一、灰色预测模型的基本原理
灰色预测模型，最常见的是GM(1,1)模型。它是基于系统中数据的前后关系，将原始数据进行“灰
