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机构名称：
¥ 1.0
这项研究评估了各种监督机器学习模型的性能，以分析青少年脑认知发展（ABCD）研究高度相关的神经信号传导数据，重点是预测强迫症的量表。我们模拟了一个数据集，以模仿成像数据中常见的相关结构，并评估了逻辑回归，弹性网络，随机森林和XG-增强其处理多共线性并准确识别预测特征的能力。我们的研究旨在指导选择合适的机器学习方法来处理神经影像数据，突出显示最佳捕获高特征相关性信号的模型，并确定与强迫症（OCD）相关的临床相关特征（OCD）。
arxiv：2407.00028v1 [q-bio.nc] 2024年5月14日
主要关键词
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