机器学习+NHANES爆款组合，2个月0实验横扫8.5分顶刊！北协和团队纯生信发文秘籍限时放送！

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机器学习的风还是吹到了2025！挖掘潜在生物标志物，高效处理复杂临床数据还得是它！馆长最近正在机器学习的知识海洋里潜心修炼，这不，被我发现了一篇今年最新发表的顶刊文章，赶紧来跟各位科研伙伴们分享一下！ 这篇文章基于NHANES数据通过联合3种机器学习算法分析，揭示了胰岛素抵抗代理指标eGDR与糖尿病患者心血管疾病的关联。 数据与方法创新 采用三种机器学习算法筛选关键变量：SVM-RFE（支持向量机递归特征消除）XGBoost（极限梯度提升）Boruta算法，结合三种方法的结果（取各算法排名前10的特征），既避免单一方法的偏倚，又提升了模型的泛化能力。 多变量逻辑回归模型构建 评估eGDR与CVD的关联，结合机器学习（特征选择）与传统统计（逻辑回归），优化变量筛选过程，增强模型解释性。 结果验证 性能评估：通过ROC曲线、C统计量、 ………………………………