鼻咽癌治愈证据:来自中国的一项基于多中心患者研究的结果
本研究旨在:1)评估并比较现有的MASLD预测指标,2)为儿童开发一种适用于当地肥胖流行情况的实用筛查策略。方法本研究利用北京的一项基于学校的横断面调查作为训练数据集,建立筛查儿童MASLD的预测模型。使用宁波的一项独立学校研究来验证这些模型。通过比较逻辑回归模型、随机森林模型、决策树模型和支持向量机模型来选择最佳...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
决策树回归通过构建树状结构对数据进行建模,每个内部节点表示一个属性上的判断条件,叶子节点存储预测值。决策树直观易懂,能够处理非线性和交互作用,但容易过拟合,对输入变量的尺度敏感。01、模型关键术语(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵...
从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而一个“叶子节点”则代表决策的最终结果。决策树的核心思想是找出更为纯净的子集,理想情况下,每个子集中的数据都指向极其单一的结论。图片来源:大...
转债评级拆解、分析和预测——转债信用分析专题
具体来看,以2024年评级结果为例,我们用2021-2023年的评级数据作为训练集来训练决策树模型,能做到整体83%的准确率,其中评级下调组的召回率76%,即2024年评级下调的50只转债中,有38只转债能够在年报出具后被准确预测。但同时模型的精确率只有34%,即模型的筛选思路类似“广撒网”,能有效覆盖评级结果。采用xgboost的方...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
本文介绍了利用BP神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望...
HR+/HER2-low早期乳腺癌临床病理特征及风险预测模型的多中心研究
表1.HR阳性/HER2低表达乳腺癌的预后因素分析▌复发风险预测模型通过Gini分类的决策树分析特征确定了15个有效特征来构建复发风险预测模型:年龄、月经状态、T分期、N分期、TNM分期、预后分期、Ki-67指数(连续变量)、Ki-67指数(二元变量)、组织学分级、组织学类型、HER2状态、淋巴血管血栓形成、腋窝手术、新辅助治疗...
...网络模型识别结直肠癌“炎癌转化”过程的关键基因及防治中药预测
选用3种不同的机器学习算法进行分析,分别是梯度提升机(gradientboostingmachine,GBM)算法、随机森林(randomforest,RF)算法和决策树(decisiontree,DT)算法,设定“featureimportance”(特征重要性)大于2用于筛选机器学习模型中的重要基因。
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
2.训练机器学习模型预测多孔材料的催化性能这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1机器学习材料与化学应用的典型步骤A1.1数据采集和清洗A1.2特征选择和模型选择A1.3模型训练和测试A1.4模型性能评估和优化第三部分理论内容1.决策树1.1决策树的原理...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本与其总资产的比率)是多少,并放在第一位,因为在区分倒闭的银行和幸存的银行方面,比率表现得最好。
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造|化合...
6.极性表面积PSA(不超过140??2):极性表面积过大的化合物还可能具有较大的水溶性,导致药物难以透过细胞膜进入靶细胞发挥作用。因此,将PSA限制在140??2以下可以确保化合物具有合适的ADME/T性质,提高药物的口服生物利用度和治疗效果。应用Lipinski规则可以帮助药物研发人员在早期筛选药物候选化合物时,快速评估其潜在的...