华西医院团队创建适合中国人群的肺结节风险分级及精准管理策略

相较于Lung-RADS中的大小界值,C-Lung-RADS的结节大小阈值更加适合中国人群(受试者工作特征曲线下面积AUC分别为0.761,0.899),为大规模肺癌筛查中肺结节的风险分类提供科学依据。图3Phase1基于决策树模型确定结节风险分层的大小阈值为了进一步区别高危结节、极高危结节,Phase2/2+阶段创新深度卷积神经网络(DeepConvol...

...Medicine上发文,创建了适合中国人群的肺结节风险分级及精准...

相较于Lung-RADS中的大小界值,C-Lung-RADS的结节大小阈值更加适合中国人群(受试者工作特征曲线下面积AUC分别为0.761,0.899),为大规模肺癌筛查中肺结节的风险分类提供科学依据。图3Phase1基于决策树模型确定结节风险分层的大小阈值为了进一步区别高危结节、极高危结节,Phase2/2+阶段创新深度卷积神经网络(DeepConvol...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...

Ph.D.or在职DBA博士?看看清华姚班助理教授的读博决策树就清楚了

图1.一棵不完整的读博决策树ILOVEdoingresearch博士的唯一工作和任务就是做科研,没有人会在意你博士期间上课的成绩。如果你并不热爱科研,千万千万不要读博。你可以想象一下在5-6年的时间里每天绝大多数时间都在做你不喜欢的事情有多痛苦。你可能会说“我怎么知道我喜不喜欢科研呢”?首先,如果你...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

此外,我们还可以通过使用Randomsearch或Gridsearch进行模型优化,以找到合适的参数以提高模型的准确性。我认为,如果对这三个模型进行了适当的调整,它们的性能都会更好。R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型|附数据代码引言我国经济高速发展,个人信贷业务也随着快速发展,而个人信贷业务对提高内需,促进消费也有拉动...

一篇文章系统看懂大模型

监督学习:监督学习是机器学习的一种方法,通过训练数据集来学习从输入到输出的映射关系(www.e993.com)2024年11月7日。训练数据集包含输入-输出对,模型使用这些已标记的数据进行训练,学习如何从输入预测输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树和随机森林等。

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂的算法不同,心理人工智能是公开透明的,情况发生变化时,允许用户理解和适应算法。在不确定的情况下,人类的判断力和透明度都是必不可少的。就银行而言,没有空间估算数百万个风险的透明算法,可以帮助当局...

重磅| 李为民/王成弟团队发文:创建了适宜国人的肺结节恶性风险...

相较于Lung-RADS中的大小界值,C-Lung-RADS的结节直径大小阈值更加适合中国人群(受试者工作特征曲线下面积AUC分别为0.761,0.899),为大规模肺癌筛查中肺结节的风险分类提供科学依据。图3Phase1基于决策树模型确定结节风险分层的大小阈值为了进一步区别高危结节、极高危结节,Phase2/2+阶段创新深度卷积神经网络(Deep...

美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

XGBoost(ExtremeGradientBoosting):一种基于梯度提升树的高效实现,结合了决策树的优点,具有更好的性能和准确性。其特点包括:正则化:通过L1和L2正则化减少过拟合。高效性:支持并行计算,加快训练速度。灵活性:可以处理多种类型的目标函数,适用于回归和分类问题。

机器学习常用算法对比总结

适合处理高维数据的分类算法有朴素贝叶斯算法、支持向量机算法。(线性回归算法也可以处理高维数据。)而逻辑回归算法(高维数据容易过拟合)、K近邻算法(高维数据带来维度灾难)、决策树算法(高维数据计算会比较复杂)都不太适合处理高维数据。适合处理大样本数据的分类算法有逻辑回归算法、决策树算法。而K近邻算法(大样本数据...