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描述实现了一种基于树木的方法，专门针对个性化医学应用。通过使用基因组和突变数据，“ ODT”有效地识别了针对个别患者概况量身定制的最佳药物推荐。“ ODT”算法构建了在每个节点上分叉的决定树，选择最相关的标记物（离散或连续）和相应的处理方法，从而确保了建议既具有个人化和统计上稳健的建议。这种迭代方法通过对治疗建议提出预定义的组大小来增强治疗性决策。此外，所产生的树木的简单性和解释性使医疗保健行业可以使用的方法。包括用于训练决策树的功能，对新样本或材料进行预测以及可视化所得树。有关该方法论的详细见解，请转移到Gimeno等。（2023）。
Jackstraw：无监督学习的统计推断
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