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关注公众号，发送 R语言 或 python ，可获取资料 💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 设为“ 星标 ”，精彩不错过 当我们建立好预测模型后，如何评价我们的模型好坏呢？当我们建立了很多不同的模型，如何评价不同模型之间的优劣呢？ 这一篇主要就是讲这些，其实就是一些概念的理解，用代码计算是非常简单的。 总的来说，临床预测模型的评价可以从以下几个方面进行： 区分度 校准度 临床实用性 模型改善度 如果你只有1个模型，不涉及模型的比较，那么就从区分度（Discrimination）、校准度（Calibration）、临床实用性三个方面进行评价。如果涉及多个模型的比较，还需要增加模型改善度相关的评价，比如：NRI和IDI。 本文目录： 什么样的模型是优秀的模型？ 区分度的评价 校准度的评价 多个模型的比较 NRI IDI 临床实用性 临床影响曲线 CIC 回归模
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