随后,利用3种机器学习方法:随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和广义线性模型(GLM),分别鉴定出重要的4个免疫相关基因建立诊断模型。 最后,通过讨论免疫细胞与炎症及四个关键基因的关系,探究胎盘炎症与GDM的关系。 技术路线图 1.背景介绍 作为最普遍的妊娠代谢紊乱,妊娠期糖尿病(GDM)被定义为“在妊娠中期或晚期...
k 近邻 (kNN)该分类器是一种非参数惰性学习算法。在该算法中，测量新数据和训练数据之间的距离，并将...
李文兴博士就利用机器学习方法构建模型的基本原理、适合范围及主要技术方法进行了深入浅出的讲解,并通过多个模型范例讲解利用机器学习方法构建模型的广泛应用。例如,利用机器学习方法构建模型,可以结合中草药数据库筛选新型抗阿尔茨海默化合物,建立个性化肿瘤风险评估模型,预测患者每年的存活概率;还能开发在线药物预测系统等。 ...
本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于机器学习算法的胆管癌诊断模型的构建方法,包括如下步骤:(1)获取样本集;(2)构建随机森林模型;(3)构建LASSO模型获取最优模型;(4)模型验证;通过随机森林和LASSO模型筛选出6项最优参数,最优参数包括簇集蛋白,间接胆红素,低密度脂蛋白胆固醇,γ谷氨酰基转移酶,糖类抗原199,...
基于结合传统诊断与机器学习方法且针对往复机械气门间隙异常故障的诊断模型构建方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于结合传统诊断与机器学习方法且针对往复机械气门间隙异常故障的诊断模型构建方法说明:基于结合传统诊断与机器学习方法且针对往复机械气门间隙异常故障的
每日一个思维模型-决策树模型 | 决策树模型是一种在机器学习和数据分析领域广泛使用的预测模型。它模拟了人类做决策时常用的流程,通过树状结构的图示来表示各种可能的决策路径和结果。 这个模型由节点、分支和叶子节点组成。节点代表决策的特征或属性,分支表示在这个特征上可能的不同取值或决策方向,叶子节点则代表最终的...
基于结合传统诊断与机器学习方法且针对往复机械气门间隙异常故障的诊断模型构建方法,属于设备故障监测与诊断领域.首先,数据预处理,为每类气门状态划分样本,进行标准化处理并打标签,使其符合机器学习的模型的输入输出形式.其次,建立传统特征提取器,为每个建立样本传统特征向量,包括峰值指标,脉冲指标,裕度指标,歪度指标,峭度...
本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于机器学习随机森林ERCP术后胆囊炎诊断模型的构建方法,包括如下步骤:(1)获取样本集;(2)构建随机森林模型;(3)Logistic回归预测模型;此模型的预测区分度指标包括敏感度为0.822,特异度为0.853,总ACC为0.855,总AUC为0.890,临床决策曲线和临床影响曲线也显示RF模型预测准确度良好,...