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RSS订阅原创 决策曲线分析DCA（Decision curve analysis）详解
一个预测模型的输出通常为介于0到1之间的一个值（pi），根据事前确定的阈值概率（cutoff value, probability threshold, pt），当pi > pt时，判断为阳性；净获益是在一系列阈值概率范围内计算的，阈值概率定义为需要进一步干预的疾病的最小概率，净获益=灵敏度×患病率-（1 -特异性）×（1 -患病率）× w，其中w是阈值概率的比值。对于给出疾病预测概率p的预测模型，通过将测试阳性定义为p ≥ pt来计算给定阈值概率pt下的灵敏度和特异性[1]。暂时不梳理，有时间再写啦！
2023-07-03 22:15:32
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原创 异常值检验——Dbscan聚类
最近在使用异常值检验这一块的内容，使用之后简单记录一下，使用Dbscan聚类识别异常值这个方法的问题在于eps和min_samplesz这两个参数需要调整。得看具体的数据。
2022-07-20 20:50:54
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空空如也
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