导图社区 机器学习临床预测模型
这是一篇关于机器学习临床预测模型的思维导图,主要内容包括:14,13,12,11,10,8,7,6,9,5,4,3,2,1。
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机器学习临床预测模型
1
确定任务类型
分类
二分类(死亡与否、是否有效.etc)
多分类(肿瘤分期、疾病亚型.etc)
回归
2
计算样本量
G*Power
3
检查数据缺失值及分布
缺失值分布可视化
插补
4
检查正负样本是否平衡
5
划分训练集、验证集
SMOTE过采样(仅针对训练集)
6
特征选择
临床派(经验导向)
工程派(数据导向)
7
计算特征统计效力
F值
8
模型构建
AUC
C-index
召回率
F1值
准确率
9
验证集验证
10
校准曲线
11
计算外部验证样本量
12
外部验证
13
DCA
14
构建网页或工具(落地)