机器学习方法疾病模型

本篇文章给大家分享机器学习方法疾病模型，以及疾病模型构建对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、预测模型有哪些
• 2、截长补短法的20种模型
• 3、LANCET子刊:机器学习+DCA+校准曲线+外部验证=慢性乙型肝炎合并肝脂肪...
• 4、图解机器学习:分类模型性能评估指标
• 5、机器学习下的生存分析建模——以Cox模型为例

预测模型有哪些

1、预测的模型有很多种，主要包括以下几种：线性回归模型 线性回归模型是一种基于历史数据，通过对数据间的关系进行建模，对未来的趋势进行预测的一种模型。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，通过最小化预测误差的平方和来求解参数，从而实现对未来数据的预测。

2、蛛网模型：运用弹性原理解释某些生产周期较长的商品在失去均衡时发生的不同波动情况的一种动态分析理论。层次分析法：将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。

3、线性回归模型：线性回归可能是最简单的预测模型之一。它的基本思想是通过找到一条最佳拟合直线来预测一个因变量（目标）基于一个或多个自变量（特征）的值。例如，在房地产领域，线性回归可用于预测房价，其中房子的面积、房间数等可以作为自变量，而房价则是因变量。

截长补短法的20种模型

由于两射线的夹角是正方形一个内角的一半，故名半角模型，又称“角含半角模型”。其中，将45°角的两边及其对边围成的三角形称为“半角三角形”（即图中的△AEF）【证法】（截长补短法）延长CB至点F，使BF=DF，连结AF。

例如，若在正方形ABCD中，∠EAF等于45°，问题变为证明BE+DF等于EF。通过延长线和全等三角形的证明方法，我们可以证明BE与DF的和等于EF。如果半角不包含在大角中，如例题2所示，需要运用旋转或截长补短的方法，例如在DC上截取DG使DG等于BE，从而构造出相等的角，再利用全等三角形的性质来解决问题。

全等三角形动点问题，化动为静，分类讨论，解题方法。4，全等三角形之截长补短法，像AB+CD=EF这类题目。5，全等三角形模型之倍长中线法，三种添加辅助线的方法，口诀突破。

管理的任务就是要在众人之中，截长补短，让某些人可以共同创造工作绩效，然后进一步对社会做出贡献。对於经理人，杜拉克鼓励其从部属、同事、自己及环境的长处（strength）著手，因为从长处著手，易见成效、会生信心，而这两者对组织成员来讲很重要。经理人不该从他们无法做的事著手，不该把焦点放在短处（weakness）上。

如果截长补短，把拓碑和印章的各自特点结合起来呢？情况当然就不一样了。 我国劳动人民在拓碑和印章这两种方法的启发下，发明了雕版印刷术。 雕版印刷的方法是这样的：把木材锯成一块块木板，把要印的字写在薄纸上，反贴在木板上，再根据每个字的笔划，用刀一笔一笔雕刻成阳文，使每个字的笔划突出在板上。

常见的物理方法 模型法 即将抽象的物理现象用简单易懂的具体模型表示。如用太阳系模型代表原子结构，用简单的线条代表杠杆等。叠加法 物理学中常常把微小的、不易测量的同一物理量叠加起来，测量后求平均值的方法俗称“叠加法”如用厘米刻度尺一张纸的厚度、铜丝的直径等。

LANCET子刊:机器学习+DCA+校准曲线+外部验证=慢性乙型肝炎合并肝脂肪...

1、LANCET子刊新模型：机器学习+DCA+校准曲线+外部验证=慢性乙型肝炎合并肝脂肪变性预测 研究人员在《柳叶刀临床医学》子刊上发布了一项突破性研究，他们构建了一个利用机器学习（ML）技术的模型，旨在预测慢性乙型肝炎患者并发肝脂肪变性时的肝脏炎症。

2、LANCET子刊发表了一项研究，旨在利用机器学习、DCA、校准曲线和外部验证技术，创建一个预测慢性乙型肝炎患者并发肝脂肪变性肝脏炎症的模型。研究背景显示，CHB和脂肪肝的共存增加了并发症风险，而肝活检虽是黄金标准，但有局限性。

图解机器学习:分类模型性能评估指标

1、在机器学习的决策森林中，混淆矩阵如同一座桥梁，连接着模型预测与实际结果，它以一种直观的方式揭示了模型的精准度。让我们深入探讨这个关键概念及其衍生的评估指标：准确率、精确率、召回率、灵敏度、特异度、误诊率和漏诊率。

2、ROC曲线则从更广泛的角度评估模型泛化能力，不依赖于正负样本比例。真正例率（TPR）和假正例率（FPR）定义了ROC曲线的横纵坐标。AUC（Area Under Curve）衡量了ROC曲线的面积，是模型性能的重要指标。在不平衡类别的数据集上，ROC曲线相较于P-R曲线表现更稳定。

3、机器学习模型的性能评估是至关重要的，它衡量了模型的泛化能力。通过性能度量，我们能对比和优化模型。在分类任务中，常用的度量包括准确率、精准率、召回率和ROC/AUC。这些指标各有特点，适合不同的场景。准确率作为基础指标，是预测正确的样本数占总样本的比例，但它在样本严重不平衡时易受误导。

4、机器学习模型评价指标及R实现 ROC曲线 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive），如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。

机器学习下的生存分析建模——以Cox模型为例

1、随着时间的发展，生存分析已不仅局限于研究人类寿命，而是广泛应用于探究各种广义“寿命”或与“死亡”相关的问题，如发动机寿命、病人手术后的生存时间、不同疗效的比较分析等。生存分析包含多种模型，其中最常用的是Cox回归模型。

2、从上表可知，将药物组别作为自变量进行cox回归研究，模型公式为：ln[h（t，X）/h0（t）]=-171*药物组别 （ln代表取对数，h0（t）代表基准风险率）。

3、探索单因素和多因素Cox回归分析的实践应用，旨在深入理解影响生存数据的关键因素。本文将以R软件中的survival包为例，利用肺癌数据集进行分析，具体步骤如下。首先，选取肺癌数据集中的特征进行分析，特征从第三列开始，涵盖多个变量。

4、该模型常用于医学研究，旨在分析一个或多个前定变量对患者生存时间的影响。与Kaplan-Meier曲线和logrank tests等单变量分析方法不同，COX模型是一种多因素生存分析方法，能够同时包含类别变量（如性别）和数值变量（如年龄）。此外，COX模型能够同时评估多种风险因素对生存时间的影响，因此应用范围更广泛。

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