疾病风险预测模型稳定性评估:5种常用的交叉验证技术来护航

2020-10-31 MedSci原创 MedSci原创

问题描述:

问题描述:如何在一些模型中选择一个最好的模型;避免数据浪费; 举例说明 1 多项式回归模型中,我们知道模型越复杂即m越高,拟合效果越好。但是未必是一个好的分类模型,因为模型过拟合了。那么如何确定m的值呢。 2 locally weighted regression中,τ值得确定。 3 SVM中参数C的确定。 交叉验证就是很好的用于这些问题,这些模型中参数寻优的问题。 模型的稳定性? 总是需要验证你的机器学习模型的稳定性。换句话说,你不能把这个模型与你的训练数据相匹配,并预测它的未来日期,然后希望它每次都能准确地给出结果。我之所以强调这一点是因为每次模型预测未来的日期,它都是基于看不见的数据,这些数据可能与训练数据不同。如果训练模型不能从你的训练数据中捕捉趋势,那么它可能会在测试集上过度拟合或不拟合。换句话说,可能会有高的方差或偏差。 让我们通过一个例子来进一步了解模型的稳定性。 在这个例子中,我们试图找出一个人购买汽车与否的关系,这取决于他的收入。为此,我们采取了以下步骤: 我们用一个线性方程建立了买车与否和个人收入之间的关系。假设你有2010年到2019年的数据,并试图预测2020年



版权声明:
本网站所有注明来源:“梅斯医学”或“MedSci”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,否则将追究法律责任。取得书面授权转载时,须注明“来源:梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的,转载内容不代表本站立场。不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (1)
#插入话题
  1. 2020-10-31 lovetcm

    #疾病风险模型#的稳定性,采用#交叉验证#方法,连#python#代码都有了

    0

相关资讯

JAHA:妊娠高血压疾病女性心血管疾病预测模型的开发和验证

该研究的模型在预测HDP女性发生CVD的10年风险方面表现良好。研究人员建议在考虑用于临床之前增加临床变量并进行外部验证。

Sci Rep:如何应对新冠二次暴发?新研究通过预测模型成功模拟欧洲二次疫情发展形势

第一次新冠疫情爆发很大程度上在于事发突然,许多防控措施无法及时实施。如今,面临二次疫情的威胁,人类是否能基于现有的数据对新冠疫情发展进行预测,从而避免或减少疫情二次冲击造成的损失呢?

疾病风险预测模型评价方法:ROC曲线,拟合优度检验与NRI

临床上疾病风险预测模型类研究越来越多,最常见的是按TRIPOS规范,建立建模队列和验证队列,建立模型以后,评估模型的可靠性,一般采用ROC曲线的AUC值和拟合优度检验,了解模型的价值。即预测模型的区分

Nature:未来COVID-19将何去何从?

遥远的未来会和新冠共舞吗?

如此多的COVID-19预测模型,来看BMJ的系统评价!

截止到2020年7月27日,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情已波及全球215个国家和地区,报告累计确诊病例1637.4w例,死亡6.5w例,而实际上感染人数和死亡人数可能还要高的多。

BMJ:住院患者早期不良预后风险预测模型研究

住院患者预警评分是一种广泛使用的预测模型,在日常临床实践中常用于识别住院患者的早期临床恶化,但目前,大部分模型存在较为明显的缺点,特别需注意在模型的推导和验证过程中方法的科学性