国货之光！北大王翠丽团队利用“CHARLS数据库+4种机器学习”算法预测老年人虚弱风险，不想做实验就来抄作业

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哈喽，生信湾又带着知识来和大家见面啦～ 最近，CHARLS数据库风头正盛，国货提升的同时，国内数据库也开始发力，真是振奋人心！这不，生信湾又挖掘到一篇利用CHARLS数据库做研究的好文章，已经迫不及待地来和大家分享了～ 这是来自北京护理学院王翠丽教授团队的文章， 作者主要利用CHARLS中的数据，并结合机器学习技术，开发了一个用于预测社区老年人未来两年的(前)虚弱风险的在线临床支持系统 。下面一起来看看吧！ 1. 4种机器学习的综合应用 ：研究不仅应用了单一的机器学习模型，而是综合运用了 逻辑回归、随机森林、支持向量机和XGBoost等多种算法 ，并通过参数调优和交叉验证来优化模型，提高了预测的准确性。 2. 用户友好的在线临床支持系统 ：研究开发了一个基于 Web的临床支持系统 ，该系统嵌入了 XGBoost模型 ，该系统易于使用， ………………………………