临床预测模型
2024-09-02 23:18:14 0 举报没有
作者其他创作
大纲/内容
变量筛选
随机森林+向后逐步回归机器学习模型：处理非线性关系
模型评价
模型验证
亚组分析
校准度校准曲线、Brier 值
区分度ROC曲线、AUC值
BIC （贝叶斯信息准则）复杂度+拟合优度评估值越小越好
预测模型建立：基于logistic 回归模型
内部验证：bootstrapping重抽样法
Lasso回归 + 10折交叉验证正则化方法：减少无关及亢余变量
临床有用性临床决策曲线（DCA）
单因素Logistic回归+多因素Logistic回归广义线性模型：经典二分类模型
VIF（方差膨胀因子） 检测变量间共线性变量间交互效应Occam's Razor原则临床相关性
RMSE （均方根误差）拟合优度评估值越小越好
模型选择
Nagelkerke R2 （纳格尔克 R2）拟合优度评估值越大越好
0 条评论
下一页
