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从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、波峰、波谷和拐点的位置，以及波峰和波谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、峰、谷和拐点的位置以及峰和谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
乳腺癌新辅助化疗后乳腺及腋窝区域完全缓解的影响因素
和百分比，而连续变量则在适当情况下总结为平均值和标准差或中位数（最小值-最大值）。使用 Kolmogorov-Smirnov 检验确认连续变量数据分布的正态性。对于两组之间连续变量的比较，使用学生 t 检验或 Mann-Whitney U 检验，具体取决于统计假设是否成立。进行了单变量和多元逻辑回归分析，以确定预测 NAC 后完全缓解的因素。每个变量都被建模为单变量，不考虑其他变量，并通过多元逻辑回归揭示共同效应。对于对反应具有统计学显着影响的变量，报告了优势比 (OR) 和置信区间 (CI)。
从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、峰、谷和拐点的位置以及峰和谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
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从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、峰、谷和拐点的位置以及峰和谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
影像组学结合机器学习方法鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤
方法对51例患者（其中室管膜瘤24例、髓母细胞瘤27例）的增强T1WI图像进行分析，提取了188个特征，包括直方图、形状特征和纹理特征。然后使用单变量分析、单变量分析筛选和多变量逻辑回归选择了66个特征。他们建立了四种机器学习模型——随机森林、支持向量机、自适应增强、K最近邻。当使用多元逻辑回归选择的特征进行随机森林时，获得了最高的AUC值（AUC = 0.91）。影像组学和机器学习方法的组合可以很好地区分儿童室管膜瘤和髓母细胞瘤，从而为医生的临床实践提供帮助。在我们的研究中，KNN分类器的AUC分别为0.97、0.94，准确率为0.86和
在税收预测中应用机器学习
收入预测为政府提供了关键背景，以告知其关于预算和收入政策的决策。但是，我们是否应该使用简单或复杂的方法仍然是一个杰出的问题。Favero和Marcellino（2005）对政府使用的不同预测方法进行了全面比较，以预测财政变量，包括单变量自动回归和移动平均模型，矢量自动锻炼（VARS）和小规模的半结构模型。他们发现，简单的单变量时间序列方法倾向于提供有效且无偏见的预测，超过了依赖宏观经济变量系统的多元模型。他们将其归因于对具有重大制度和经济变化的短样本中多个宏观经济变量的共同行为进行建模的困难，以及简单方法在结构中断时的鲁棒性。