醫咖會《機器學習在醫學研究中的應用案例實戰教學》課程的全部內容已更新完畢!
這門課程共包含三大章節,14個主題,包含COX回歸和隨機生存森林、運用可解釋技術實現黑箱模型的可視化與個性化解釋、K-means聚類算法、Python與R語言的選擇、多分類預測模型、深度學習等方法,結合實際案例深度解析如何構建臨床預測模型。
近期,我們更新了最后的兩個主題,手把手教學預測模型評估和論文寫作,完成機器學習論文的全流程指導:
TRIPOD和TRIPOD+AI聲明解讀與臨床預測模型論文寫作指導
PROBAST和PROBAST+AI預測模型風險偏倚評估工具解讀
![]()
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.