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World File Search System回归模型
工作质量和经济流动性
来源：作者对PSID数据的分析。注意：标记为“相对”的列报告了一个线性概率回归模型，该模型估算了1984年劳动收入分布中底部两个五分位数的工人之间的关系，转向了相应的1994年分布和工作特征的较高五分之一。标记为“绝对”的色谱柱报告了一个线性回归模型，该模型估计了1984年在1984年至1994年之间劳动收入分布中底部两个五分位数中工人的名义，累积收入增长的关系。包括人口统计学，教育和就业状况的控制，但没有报告。标准错误在括号中。* =在0.05水平下有效。
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
![机器学习的数字笔记 [R22A6602]](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4ac19c3a1bf04ba74a44507dd8c7709cf5f8c9a0.webp)
机器学习的数字笔记 [R22A6602]
索引 序号 标题 页码 UNIT-I 1 机器学习简介 1 2 特征选择 7 3 特征规范化 13 4 降维 15 5 UNIT-II 6 回归模型 21 7 梯度下降 23 8 性能指标 25 9 决策树 26
文章怀孕前遵守地中海饮食和妊娠糖尿病风险：希腊的一项前瞻性队列研究
摘要：妊娠糖尿病（GDM）是一种影响孕妇及其后代的流行病。这项研究旨在确定受孕前对地中海饮食（MD）的依从性与当代希腊孕妇同伙中GDM的风险之间的关系。在常规的孕期访问中招募了一群孕妇。营养摄入量。使用两个不同的评分系统（Med-Iterranean Diet指数评分（MDS））和一个修改版本得出了对MD的怀孕依从性。使用多个逻辑回归模型对每个得分的多个逻辑回归模型进行调整后的比值比（AOR）。743名参与妇女，112（15.1％）开发了GDM。 MDS指数显示得分5-9点（高依从性）为743名参与妇女，112（15.1％）开发了GDM。MDS指数显示得分5-9点（高依从性）为
用便携式多光谱
摘要 - 这项研究介绍了用于实时牛奶掺假检测的基于便携式，低成本和边缘计算系统的开发。利用AS7265X多光谱传感器和Arduino Nano 33 BLE Sense MicroController，该系统采用了优化的逻辑回归模型来识别具有近乎完美精度的牛奶样品中淀粉掺假的。与复杂的神经网络模型不同，逻辑回归模型提供了简单，低功耗和微控制器的有效操作。收集的光谱数据是实时处理的，结果通过蓝牙传输以立即进行分析。该系统表现出很高的准确性，可移植性和成本效益，使其适合在牛奶供应链的各个阶段使用，包括农场，加工设施和零售点。未来的工作将探讨其他掺假剂的检测以及基于云的分析的集成以增强监视能力。本研究提供了一种创新的方法来确保牛奶质量和消费者的安全。
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
- 葡萄糖共转移蛋白-2抑制剂与β-...
摘要：目的：目前的研究检测到糖尿病（dm）对肝炎糖尿病（DM）对肝炎或C对肝细胞 - 细胞癌（HCC）的影响。方法：使用所有基线特征和索引年（包括所有基线特征年度）的多元逻辑回归模型用于计算倾向分数，我们对倾向分数进行了贪婪算法，以创建匹配的SGLT2I和BB用户对。危险比（HRS）和相应的95％置信区间（CI），我们通过在回归模型中包括基线特征来调整了混杂因素。结果：在以下统计分析中包含了1：1、7023 SGLT2I用户和7023 BB用户的比率之后。与一个调整后的HR为0.27（0.21，0.34）的参考组相比，SGLT2I用户中HCC的HCC风险较低（0.21，0.34）相比，HCC的总体HRS的总体HRS的风险明显降低。结论：与BB使用相比，SGLT2I与HCC发生的大量风险降低有关。
尼日利亚Owerri的全球太阳辐射的估计...
摘要在这项研究中，测得的气象数据，经验模型用于估计尼日利亚奥韦利的全球太阳辐射。使用Angstrom和Page的线性回归模型，尼日利亚OWERRI的相对阳光持续时间，相对湿度和最高温度与全局太阳辐射数据相关。产生了其他多个线性回归模型，以检查全球接收到的太阳能与其他气候因素（例如最高温度和相对湿度）之间的关系。阿布贾的尼日利亚气候机构（NIMET）为2011年至2021年之间的11年期间提供了气候特征。四个统计误差指标 - 均值偏差误差（MBE），均方根误差（RMSE），平均百分比误差（MPE）和T-Stat-用于验证数据的统计有效性。尽管某些模型比其他模型更加强烈，但结果表明，使用已建立的模型，预测的全球太阳辐射与测得的平均全球太阳辐射之间存在牢固的关系。基于T统计结果，城市的最佳经验方程为
眼表 - oda。oslomet。否
目的：本研究的目的是研究干眼症患者的眼部微生物组，并确定其可能的健康和诊断意义的眼部微生物组的特征。方法：从两只眼睛中收集了来自91个个体（61个干眼，30个健康）的样品，并用于培养依赖性和与文化无关的分析。样品，或在广泛的琼脂类型上接种，并在广泛的条件下生长以最大化恢复。通过对16S rDNA和RPOB基因的部分测序鉴定分离株，并测试了抗生素易感性。 ，我们在下一代测序数据上应用了L2规范化的逻辑回归模型，以研究严重的干眼症与眼部微生物组之间的任何潜在关联。 结果：依赖文化的分析显示，健康个体中菌落形成单位的数量最多。 从样品中回收的大多数分离株是小杆菌，微球菌，葡萄球菌Epi Dermidis和Cutibacterium acnes。 培养独立的分析显示，24个类别，其中静脉细菌，FIR粉和蛋白质细菌是最丰富的。 被检测到超过405属，其中Corynebacterium是最主要的，其次是葡萄球菌和cutibacterium。 L2调查的逻辑回归模型表明Blautia和Corynebacterium sp。 可能与严重的DED有关。 结论：我们的研究表明，眼微生物组在严重的DED患者中具有特征。分离株，并测试了抗生素易感性。，我们在下一代测序数据上应用了L2规范化的逻辑回归模型，以研究严重的干眼症与眼部微生物组之间的任何潜在关联。结果：依赖文化的分析显示，健康个体中菌落形成单位的数量最多。从样品中回收的大多数分离株是小杆菌，微球菌，葡萄球菌Epi Dermidis和Cutibacterium acnes。培养独立的分析显示，24个类别，其中静脉细菌，FIR粉和蛋白质细菌是最丰富的。被检测到超过405属，其中Corynebacterium是最主要的，其次是葡萄球菌和cutibacterium。L2调查的逻辑回归模型表明Blautia和Corynebacterium sp。可能与严重的DED有关。结论：我们的研究表明，眼微生物组在严重的DED患者中具有特征。某些Corynebacterium物种和Blautia对于将来的研究特别感兴趣。