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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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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参考下面这三个链接，主要还是知识的整理这个比较通俗易懂，概述模型预测控制简介（model predictive control）这个例子非常形象+公式+matlab仿真一个模型预测控制（MPC）的简单实现这应该是看b站视频做的笔记MPC控制笔记(一)0 定义模型预测控制实际上是以优化方法来求解控制问题，或者说是以优化问题的求解来给出控制器的动作。它利用一个已有的模型、系统当前的状态和未来的控制量，
临床预测模型也是大家比较感兴趣的，今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章，并且用一个例子给大家过一遍做法。这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章，文章名在下面Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predict
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2024-01-11 13:43:30
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上次我们进行了基因的匹配，这次我们要对基因进行去重复处理。生物信息学之临床模型预测——LASSO回归，单因素多因素cox，列线图，矫正曲线，ROC，DCA全套代码及解析——第二步，匹配基因 这个临床模型预测会针对一个案例进行讲解，目录如下：1.下载数据2. 匹配基因3. 基因去重复4.匹配临床数据5.批量cox回归分析6.差异表达基因筛选7.取交集，选出预后相关的差异表达基因
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2023-10-30 19:58:36
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# R语言临床预测模型实现指南
在临床研究中，预测模型的构建可以帮助医生做出更好的决策。本文将介绍如何使用R语言构建一个简单的临床预测模型。以下是整个流程的步骤：
## 步骤流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[数据探索与可视化]
B --> C[模型选择]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
“
医学和生信笔记。专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做
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2023-12-06 22:57:08
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使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：缺失值的挑战异常值的挑战不均衡分布的挑战(多重)共线性的挑战预测因子的量纲差异以上的几个主要挑战，对于熟悉机器学习的人来说，应该都是比较清楚的，这个案例中会
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2024-05-20 17:56:28
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临床预测模型评鉴（PMID: 33277541）本系列文章是评价一个临床预测模型是否可以达到国内临床应用的标准。评价原则：首先，临床预测模型的优劣一般是通过区分度和校准度两方面来进行评价。区分度最主要的参数是C统计量（逻辑回归模型）和C指数（Cox模型），其通俗理解是我们所构建的模型是否可以找出一个点将发生事件和未发生事件的人群区分开来；校准度一般是通过校准度曲线来直观评价，观察实际曲线与理想曲线
# 如何在R语言中实现临床预测模型的阳性预测值
建立临床预测模型并计算阳性预测值是医学研究中一项重要任务。阳性预测值（PPV）是指在所有预测为阳性的样本中，真实为阳性的比例。本文将指导您如何使用R语言实现这一过程。
## 流程步骤
以下是完成阳性预测值计算的流程步骤：
| 步骤 | 内容 |
|------|------------
## Logistic回归临床预测模型在R语言中的应用
Logistic回归是一种常用的统计方法，用于建立分类模型，通常用于预测二分类问题。在临床研究中，Logistic回归模型可以用来预测某种疾病的发病概率或预测患者是否会对某种治疗方案做出积极反应。本文将介绍如何使用R语言构建Logistic回归临床预测模型，并给出代码示例。
### 数据准备
首先，我们需要准备用于建模的数据。以某次临床
原创
2024-02-26 04:08:28
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主要数据类型在统计分析中，数据可以根据其性质和在分析中的作用被分类为几种基本类型。理解这些类型有助于决定如何处理数据并选择合适的统计方法进行分析。以下是几种常见的数据类型：1. 定性数据（Qualitative Data）定性数据，也称为分类数据，描述的是属性或质量，不能通过数值来量化。定性数据可以进一步分为两种类型：● 名义数据（Nominal Data） 名义数据表示没有自然顺序或等级的类别。
# 用 R 语言构建临床预测模型的实战指南
在进行临床预测模型的开发过程中，了解整个流程是至关重要的。在本篇文章中，我们将通过一个清晰的步骤表和具体的代码示例，帮助刚入行的开发者理解并实现 R 语言的临床预测模型。
## 流程概览
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-09-12 03:54:07
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在房地产市场中，准确地预测房价对于买家、卖家和投资者都是至关重要的。本文将介绍如何使用R语言进行房价预测，覆盖了数据准备、特征工程、模型选择和评估等步骤。数据集：我们这里选取了划分好的数据集。train_data.csv和test_data.csv 数据格式如上，我们这里划分好了数据集接下来将介绍只有一个数据集，手动划分手动划分数据集 **如果只有一个数据集，假设名称为data.csv，使用r语言
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2024-10-25 09:40:46
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Logistic回归预测Titanic读取数据import pandas as pd
import keras
from keras import layers
import numpy as npUsing TensorFlow backend.data = pd.read_csv("./data/tt_train.csv")
data.head()
PassengerIdSurvived
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2024-08-04 11:37:12
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### 临床预测模型数据集划分的流程
为了实现临床预测模型数据集的划分，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 加载数据集 |
| 步骤二 | 数据清洗和预处理 |
| 步骤三 | 数据集划分 |
| 步骤四 | 模型训练和评估 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做的操作以及相应的R语言代码。
#### 步骤
原创
2023-10-21 09:21:16
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基本概念竞争风险事件：指出现研究对象感兴趣事件的同时，其他终点事件也有可能出现，这些终点事件将阻止感兴趣事件的出现，或使其发生概率降低，各终点事件之间形成所谓的竞争关系。竞争风险模型仅仅关心研究对象发生的第一个终点事件，而后发生的其他终点事件称为删失事件（censoring）。如基线未发生心血管疾病的研究对象在观察期内死于癌症、车祸等其他原因前并未发生心血管疾病，就不能为CVD的发病做出贡献，传统
作者简介：Mort，数据分析爱好者，擅长数据可视化，比较关注机器学习领域，希望能和业内朋友多学习交流。目前整个世界同新冠肺炎的斗争仍在继续，从新冠肺炎爆发以来，很多人都提出了各种各样的模型来预测肺炎疫情的发展，其中比较常见的就是SIR模型。这是因为SIR是目前疾病防控领域最经典也是最常用的一个模型，而今天笔者就用图论来讲述一下SIR模型。首先对SIR模型做一个简单的介绍，SIR全称就是Suscep
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2024-01-15 07:34:13
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Author：LieDra前言下面将对数据利用Logistic得到结果。逻辑回归算法介绍对一些现有的数据点进行值的拟合过程，就叫做回归。逻辑回归虽然带回归二字，但一般并不算是用于回归，更多的还是偏向于分类。需要找出一个预测函数模型，使其值输出在[0,1]之间。然后选择一个基准值，如0.5，如果算出来的预测值大于0.5，就认为其预测值为1，反之则其预测值为0。这里的预测函数一般就是Logistic函
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2023-10-12 07:55:00
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文章目录一、ROC曲线和P-R曲线1.precision、TPR（召回率）、FPR2.ROC曲线和AUC指标3.P - R 曲线二、Bias Variance Tradeoff1. 直观来看 Bias Variance2. Bias Variance 权衡四、 参考 一、ROC曲线和P-R曲线1.precision、TPR（召回率）、FPR首先在评估预测时会想到模型的正确率，也就是precisi
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2024-07-31 14:48:17
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