机构名称：
¥ 1.0
一般而言，LightGBM，Xgboost，随机森林和逐步增强模型的表现优于内部阀门。同时，采用LightGBM（0.96），XGBoost（0.92）和随机森林（0.92）的模型，较高的AUC值。关于灵敏度，逻辑回归（0.64）和LightGBM（0.57）模型的性能更好。虽然，KNN，随机森林，SVM和梯度增强模型达到了特异性和正面值1。此外，LightGBM（0.90），决策树（0.88）和逻辑回归（0.88）模型表现出更高的负预测值。使用LightGBM，XGBoost和随机森林组合歧视和校准，Brier得分分别为0.07、0.10和0.10（表3，图3，图。4，图S18 – S19）。
校正：免疫检查点抑制剂相关的甲状腺...
主要关键词
相关文件推荐
