这几天在看决策树算法，发现这算法在实际的应用中使用挺多的。所以想总结一下： 这里给出一些我觉得比较好的博客链接： http://blog.jobbole.com/86443/ 通俗易懂，同时也讲了一些决策树算法：如ID3、C4.5之类的。以及建立完完整的决策树之后，为了防止过拟合而进行的剪枝的操作。 决策树算法介绍及应用：http://blog.jobbole.com/89072/ 这篇博文写的非
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2024-06-19 15:17:43
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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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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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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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# 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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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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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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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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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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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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# 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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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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作为机器学习中的一大类模型，树模型一直以来都颇受学界和业界的重视。目前无论是各大比赛各种大杀器的XGBoost、lightgbm还是像随机森林、Adaboost等典型集成学习模型，都是以决策树模型为基础的。传统的经典决策树算法包括ID3算法、C4.5算法以及GBDT的基分类器CART算法。 三大经典决策树算法最主要的区别在于其特征选择准则的不同。ID3算法选择特征的依据是信息增益、C4.5是信息增
一、数据，并要先one-hot多分类标签from sklearn.preprocessing import label_binarize
y_test = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, 3, 4])
n_classes = y_test.shape[1] # 几分类（我这里是5分类）二、构建模型，注意OVR类的使用（OneVsRestClas
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2023-07-31 10:27:47
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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
## 决策树 ROC 曲线与 Python
### 1. 决策树简介
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个树状的模型来进行决策。决策树的每个节点代表一个特征，根据这个特征将数据集划分为不同的子集。通过递归地划分数据集，并根据特征进行决策，最终生成一个树状的模型。
决策树的优点是易于理解和解释，可以处理离散型和连续型特征，可以处理多分类问题，还能够处理缺失值。然而，决策树容易产生过拟
原创
2023-08-28 06:47:30
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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
# 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
决策树的使用决策树是一种基于数据训练的机器学习方法，根据训练数据和训练特征集，找到特征集与数据类别的关联，生成if-else型的判断条件树。决策树具有训练简单、结果易于解读的优点，是一种非常常见的机器学习训练方法。以下应该用python中的机器学习库scikit-learn使用决策树的基本方法。决策树基本用法决策树创建from sklearn.tree import DecisionTreeCla
# 深度学习决策曲线的实现指南
在深度学习领域，决策曲线（Decision Curve）是一种用于评估和比较分类模型性能的可视化工具。在本文中，我们将详细介绍如何实现决策曲线，包括整个流程、每一步的实现代码以及相应的注释，帮助初学者掌握这一重要概念。
## 1. 流程概述
为便于理解，下面我们将描述实现决策曲线的主要步骤，具体流程如下表格所示：
| 步骤 | 描述
