本文解析了一篇发表在Cancer MedicineIF=4711的研究,目标是通过六种机器学习技术来识别骨肉瘤患者转移的潜在风险因素研究旨在构建精准的预测模型,以帮助临床医生做出治疗决策,特别是在骨肉瘤患者中预测远处转移的发生研究基于极智分析平台进行,以下是文章的主要内容概述1 背景骨肉瘤是。
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以心力衰竭患者数据为例,首先进行数据预处理,处理缺失值接着在极智分析平台中,使用lasso回归模块进行分析,通过交叉验证确定最优模型参数,如serumcreatininehighbloodpressureejectionfraction和age作为关键变量模型结果以系数路径图和交叉验证曲线直观展示结语 在临床研究中,Lasso回归是解决复杂问题。

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在最新研究中,研究团队评估了特定器官的人类血浆蛋白水平,以衡量不同个体器官的衰老差异他们利用LASSO算法分析了5676名成年人在生命周期中的11个主要器官老化情况,包括心脏脂肪肺免疫系统肾脏肝脏肌肉胰腺大脑血管系统和肠道血浆蛋白可以反映器官老化 研究团队通过评估血液中数千种。

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