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第35期公开课-基于Python机器学习文献解读及实操演示 分享文献 解读文献 解读文献 DCA体系应用的库 pycaret库介绍 批量机器学习算法一行代码实现 批量绘图功能 DCA的示例代码 基于shap值的模型可解释方案 概率校准 docker镜像使用 日期时间与参与方式 广告-新课推荐 高分文章新方法-基于R语言的动态预测模型课程第三期 开课目的及前言 预测模型类文章目前总结起来发展经历了以下三个阶段： 基于传统流行病学的列线图模型（本质都是cox回归及glm回归），简单的统计学分析模型，是模型依赖的方法，临床上实际情况很难满足其前提假设，实际效果不好。 基于机器学习/深度学习的预测模型的构建（在数据上提高了维度，在算法上引入了机器学习），虽然算法上引入了机器学习模型，处理数据更加灵活，模型的假设也更少。但是在使用的数据上还是患者
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