XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLogistic
公众对健康的中国行动计划实施的满意：在中国西南部的基于网络的横断面调查孟加拉国疫苗犹豫的疫苗的程度是多少？横断面快速国家调查
一般性评论孟加拉国手稿重新疫苗犹豫的一般评论1。第2页，第46行，摘要。根据主要文本不应是“多级逻辑回归”，该文本说作者使用了“多重逻辑回归”。2。在方法部分中，没有采样策略以及如何收集数据，这使得很难评估样本代表性和分析方法的适当性。3。在第8页，“单变量分析”段落中，作者应报告参与者不同亚组的疫苗犹豫率以及文本中的P值。4。第22-23页，表2中列出的一些变量非常相似。例如，“在接下来的一年中感染感染的可能性”和“对未来1年感染的关注程度”。我建议作者解释为什么同时包括这些变量，他们应该对多种逻辑回归中使用的自变量的多重共线性进行测试。5。在第22-23页，表2中，作者需要解释为什么他们使用“哪些开发人员的疫苗您愿意”作为多种逻辑回归的独立变量，以及在其结果中可以找到什么含义，因为那些自然而然地报告了对任何疫苗开发人员的偏爱的人（与“不知道”相比）更愿意接受COVID-19。
使用机器学习算法和 SHapley Additive exPlanations 预测老年患者术后谵妄症的模型
术后谵妄（POD）是老年髋部骨折患者常见且严重的并发症。识别出POD的高危患者有助于改善髋部骨折患者的预后。我们对2014年1月至2019年8月期间接受骨科手术治疗髋部骨折的老年患者（≥65岁）进行了回顾性研究。采用常规逻辑回归和五种机器学习算法建立POD的预测模型。采用逻辑回归方法构建POD预测列线图。计算受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）、准确度、灵敏度和精确度来评估不同的模型。使用Shapley加性解释（SHAP）解释个体的特征重要性。约797名患者参加了该研究，POD的发生率为9.28%（74/797）。年龄、肾功能不全、慢性阻塞性肺病 (COPD)、抗精神病药物的使用、乳酸脱氢酶 (LDH) 和 C 反应蛋白用于构建 POD 的列线图，AUC 为 0.71。五种机器学习模型的 AUC 分别为 0.81（随机森林）、0.80（GBM）、0.68（AdaBoost）、0.77（XGBoost）和 0.70（SVM）。六种模型的敏感度范围从 68.8%（逻辑回归和 SVM）到 91.9%（随机森林）。六种机器学习模型的精确度范围从 18.3%（逻辑回归）到 67.8%（SVM）。使用逻辑回归和五种机器学习算法构建了髋部骨折患者 POD 的六种预测模型。机器学习算法的应用可以提供便捷的 POD 风险分层，使老年髋部骨折患者受益。
阿拉伯联合酋长国的糖尿病患者在脚踝关节上具有较高的脚溃疡临床含义的风险开发临床风险评分以分层为严重原因的风险分层：一项前瞻性队列研究
单变量和多元逻辑回归分析用于评估预测因子与结果之间的关联。开发了多元逻辑回归模型。初始变量选择是基于与结果（p <0.20）和临床意义的未经调整的显着关联。临床意义基于以前的系统评价和专家意见。使用计算的共线性诊断（即条件指数，方差通胀因子）。我们的最终多元逻辑回归模型包括最重要和最重要的变量。，我们通过将预测变量的beta系数除以最小的beta系数，并将小数符号将小数舍入数字的标准，并将小数列成最接近的数字。这是为了简化计算并提高可用性。我们计算了每个患者的总分数。对模型的内部验证是通过引导程序进行的，其中我们使用了1000
收到的文章历史记录：20.05.2024接受：05.06.2024发布：30.06.2024引用Raj，A。D.，Pawar，A。S.，Pavankumar，B.，Goyal，K。，＆Unisa
摘要：在这一前进的技术时代，智能手机成瘾正变得越来越关注，越来越多的人表现出诸如手机过多，生产率降低以及潜在的身体和心理健康问题等症状，大数据分析的作用正在发展，在分析智能手机成瘾方面正在发展。本研究旨在根据智能手机的使用来找到预测智能手机成瘾水平的可能性。这项研究使用了人们的公开可用的智能手机使用数据集，并结合了机器学习算法（例如决策树，逻辑回归和随机森林）来分析智能手机成瘾水平以进行有效的决策。根据模拟结果，随机森林算法以（0.89）的得分达到了最佳准确性，决策树算法的准确度得分为（0.86）。表现最低的是逻辑回归，其精度得分为（0.74）。关键字：逻辑回归，决策树，随机森林
神经网络
神经网络与逻辑回归具有相同的数学相同。但是，神经网络比逻辑回归更强大，而且确实可以证明一个最小的神经网络（从技术上讲，一个具有单个“隐藏层”）可以显示任何功能。神经网络分类器与逻辑回归不同。通过逻辑回归，我们通过基于域知识开发许多丰富类型的特征模板，将回归分类器应用于许多不同的任务。在使用神经网络时，更常见的是避免大多数使用丰富的手派生功能，而是构建以原始单词为输入的神经网络，并学会诱导功能作为学习分类的过程的一部分。我们在第6章中看到了嵌入的这种表示的示例。非常深的网属于代表学习。因此，深神经网是提供足够数据以自动学习功能的任务的正确工具。在本章中，我们将作为分类器介绍FeedForward网络，并将它们介绍为语言建模的简单任务：将概率分配给单词序列并预测即将到来的单词。在随后的章节中，我们将介绍神经模型的许多其他方面，例如复发性神经网络（第8章），变压器（第9章）和蒙版语言建模（第11章）。
指导I期剂量升级用于现代癌症疗法
1。Neuenschwander，B等。贝叶斯癌症癌症试验方法的关键方面。Stat。Med。27（13），2420–2439（2008）。 2。 Weber S，Widmer L，Bean A. Oncobayes2：肿瘤学剂量降低试验的贝叶斯逻辑回归。 r软件包版本0.8-9（2023）。 3。 Widmer，Lukas A.等。 在肿瘤学阶段I阶段组合试验中，贝叶斯逻辑回归模型的原则性药物相互作用项。 ARXIV预印型ARXIV：2302.11437（2023）。27（13），2420–2439（2008）。2。Weber S，Widmer L，Bean A. Oncobayes2：肿瘤学剂量降低试验的贝叶斯逻辑回归。r软件包版本0.8-9（2023）。3。Widmer，Lukas A.等。在肿瘤学阶段I阶段组合试验中，贝叶斯逻辑回归模型的原则性药物相互作用项。ARXIV预印型ARXIV：2302.11437（2023）。
用于预测重复的机器学习建模...
抽象的在线购物商人将进行一系列营销活动以增加客户，但是在许多情况下，大多数新客户不会重复购买，这不利于商人的长期利益。因此，对于商人而言，针对更有可能回购的用户很重要，因为这可以降低营销成本并提高投资回报率。基于在线购物网站提供的数据集，本文对数据进行采矿和探索性分析，利用特征工程方法以及使用LightGBM，Logistic，logistic，XGBoost进行机器学习建模的建模分析。同时，进行参数优化和模型评估验证，最后，比较分析以Light GBM作为最佳预测模型，将为在线购物商店的运营提供有效的营销决策。关键字：数据分析，数据建模，机器学习，在线购物，重复购买预测1。简介商人有时会在特定日期发布大规模促销或发行优惠券以吸引消费者。但是，吸引的许多买家都是一次消费者。从长远来看，这些促销活动可能对销售业绩的增长无济于事，因此为了解决这个问题，商人需要确定可以将哪种类型的消费者转换为重复买家。通过分析和定位这些潜在的忠实客户并进行精确的营销，商人可以大大降低促销成本并增加投资回报率（ROI）。众所周知，在线广告时，很难准确地针对客户，尤其是针对新消费者。随着大数据技术的发展和电子商务平台的持续增长，用户的兴趣和爱好等个人信息以及行为信息（例如日常购物）已经累积在主要的电子商务平台的数据库中，逐渐形成了大量数据。已经发现，通过挖掘有关在线购物行为的大数据，可以提前预测用户的重复购买行为，甚至可以专门预测每个用户都有重复购买意图的商人产品的产品。