接下来,我们以从UCI网站获取的威斯康辛乳腺癌数据集为例,运用逻辑回归(LR)、分类回归决策树(CART)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)四种机器学习算法建立乳腺癌恶性风险预测模型。并对模型从区分度(ROC曲线和AUC)、校准度(校准曲线和Brier评分)和临床实用性(决策分析曲线DCA)三个角度进行全面地评价。所有数据分析采用...
接下来,我们以从UCI网站获取的威斯康辛乳腺癌数据集为例,运用逻辑回归(LR)、分类回归决策树(CART)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)四种机器学习算法建立乳腺癌恶性风险预测模型。并对模型从区分度(ROC曲线和AUC)、校准度(校准曲线和Brier评分)和临床实用性(决策分析曲线DCA)三个角度进行全面地评价。所有数据分析采用...
接下来,我们以从UCI网站获取的威斯康辛乳腺癌数据集为例,运用逻辑回归(LR)、分类回归决策树(CART)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)四种机器学习算法建立乳腺癌恶性风险预测模型。并对模型从区分度(ROC曲线和AUC)、校准度(校准曲线和Brier评分)和临床实用性(决策分析曲线DCA)三个角度进行全面地评价。所有数据分析采用...
接下来,我们以从UCI网站获取的威斯康辛乳腺癌数据集为例,运用逻辑回归(LR)、分类回归决策树(CART)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)四种机器学习算法建立乳腺癌恶性风险预测模型。并对模型从区分度(ROC曲线和AUC)、校准度(校准曲线和Brier评分)和临床...
全面评估机器学习临床预测模型，以乳腺癌风险预测为例。近年来，临床预测模型研究备受关注，多种机器学习算法被用于构建模型。然而，模型质量参差不齐，很多研究未充分报告关键指标。JAMA推荐报告模型区分度与校准度，顶刊如JAMA、BMJ、JCO、Ann Intern Med亦强调应同时评估临床实用性。以威斯康辛乳腺癌数据集...
近年来,临床预测模型研究越来越受到关注,而且大量的研究应用多种不同的机器学习算法建立临床预测模型;但这些研究的质量不容乐观...
近年来,临床预测模型研究越来越受到关注,而且大量的研究应用多种不同的机器学习算法建立临床预测模型;但这些研究的质量不容乐观,以模型评价为例,一篇系统综述汇总了心血管疾病的临床预测模型相关研究,发现796个模型中,仅有63%(450/796)报告了C-Index,仅有36%(259/796)报告了校准度评价指标[1]。
近年来,临床预测模型研究越来越受到关注,而且大量的研究应用多种不同的机器学习算法建立临床预测模型;但这些研究的质量不容乐观,以模型评价为例,一篇系统综述汇总了心血管疾病的临床预测模型相关研究,发现796个模型中,仅有63%(450/796)报告了C-Index,仅有36%(259/796)报告了校准度评价指标[1]。
近年来,临床预测模型研究越来越受到关注,而且大量的研究应用多种不同的机器学习算法建立临床预测模型;但这些研究的质量不容乐观,以模型评价为例,一篇系统综述汇总了心血管疾病的临床预测模型相关研究,发现796个模型中,仅有63%(450/796)报告了C-Index,仅有36%(259/796)报告了校准度评价指标[1]。