冲刺高分！挑战7天一篇nhanes机器学习SCI！DAY1-7

医学生集合啦，继续挑战 7天一篇nhanes机器学习SCI！

Day 1

进展：确定选题、期刊、文献

前面挑战了一期NHANES机器学习，大家使用NHANES的发文章的热情，火爆程度远超想象！我在下面的评论区看到大家的学习欲爆，也有师妹在私信我，问我能不能继续挑战。我这次依然是继续挑战使用nhanse数据库的数据写SCI，师弟师妹们太刻苦了，搞得我的pressure倍增

实际上是NHANES的高阶内容，数据始终是那些数据，该怎么用起来呢？公开数据库最难的点是数据的清洗，必须要认识到数据的结构和类型，如果我要去使用的话，我应该怎么去提取

经过大家的监督，我也成功挑战了多期GBD、NHANES的论文，大家会发现：方法学一定是最简单的，只要足够的时间和精力就一定能掌握的，这点challenge对于医学生而言简直小菜一碟。融入了机器学习这一个热点，即使以前自己处理过的或者已经发表过文章的数据，还能再次用来尝试这个一新的方法，也是一个新的方向，特别是对于我们这些“资源”较少的朋友来说

机器学习、人工智能一定是未来的方向，从诺贝尔奖到Pubmed那么多的高分文章来看，一定要抓住这一波机会

简单一搜，出来的文章可不简单，数量和质量都让人震惊。ML=machine learning，其中XGBOOST、随机森林等等单一模型的文章，还有多种、10种、100多种模型相互比较的文章。也会面临一个现实且严峻的问题，“我一个学医的，懂啥算法啊”但实际上这个担心我个人觉得有点儿多余，因为，他，新！整因为他新，所以所有人都在同一个起跑线！！或者说我只要能够使用数据跑的出来结果，能够解释结果，发几篇SCI文章，完全绰绰有余

先定方向，写文章之前一定要有目标文章，因为做NHANES机器学习，结合自己也是搞心脏多一些，所以我选的期刊是Cardiovascular Diabetolog Q1区 8.5分的文章，发文量也比较的稳定，这个杂志熟悉的都知道，对于NHANES数据库还是非常有好的，上面也有很多机器学习的文章，这个文章是协和团队的成果