p=9859 概观 本文是有关 基于树的 回归和分类方法的。用于分割预测变量空间的分割规则可以汇总在树中，因此通常称为 决策树 方法。...树方法简单易懂，但对于解释却非常有用，但就预测准确性而言，它们通常无法与最佳监督学习方法竞争。因此，我们还介绍了装袋，随机森林和增强。...这些示例中的每一个都涉及产生多个树，然后将其合并以产生单个共识预测。我们看到，合并大量的树可以大大提高预测准确性，但代价是损失解释能力。 决策树可以应用于回归和分类问题。我们将首先考虑回归。...但是，考虑将每个可能的分区划分为J个区域在计算上是不可行的 。为此，我们采取了 自上而下的， 贪婪 的方法。它是自顶向下的，因为我们从所有观测值都属于一个区域的点开始。...可以处理没有伪变量的定性预测变量。 缺点： 树木通常不具有与传统方法相同的预测准确性，但是，诸如 套袋，随机森林和增强等方法 可以提高性能。
作者发现在NACC测试集（图3a，第1行）和外部验证集（OASIS；图3b）之间，COGNC任务模型性能很强大，如接收者操作特征（AUC）曲线下的面积分别为0.945[95%置信区间（CI）：0.939...如上所述，医师队列的诊断准确性与使用ROC和PR曲线的模型性能进行比较。用于可视化模型和临床医生表现的图形约定如上文a中所述，并且再次显示成对的Cohen的kappa值以证明评估者之间的一致性。...在NC、MCI、AD和nADD的整体4分类中，作者观察到融合模型的准确度（平均值：0.558，95%CI：[0.482，0.634]）达到了神经科医生的准确度（平均值：0.565，95%CI：[0.529...然而，仅MRI模型确实在ADD任务中的诊断准确性（平均值：0.692，95%CI：[0.649，0.735]）比神经放射科医生（平均值：0.566，95%CI：[0.516，0.616]）有适度的提高（...对于这两组临床医生，作者还使用Cohen's kappa（κ）计算了注释者之间的一致性。
ＣＰ是成本复杂度参数．决策树算法的不足是容易产生偏差和过度适应问题，条件推理树可以克服偏差，过度适应可以借助随机森林方法或树的修剪来解决。...Kappa : 0.3901 knn算法采用相似性距离来训练和分类，比如使用欧氏距离或曼哈顿距离...优势在于学习成本为0，不需要假设分布，可以处理任意类型数据；不足在于难以理解，数据集较大计算代价非常高，高维数据要先降维。字符类型数据要先处理成整型，k=3分配到最近3个簇中。...Kappa : 0.8794 逻辑回归易于理解，直接输出概率和置信区间，能迅速合并新的数据集...朴素由叶斯算法假设特征变量都是条件独立的，优势相对简单，应用直接，适合训练数据集规模树比较小，可能存在缺失或者数据噪音的情况。不足在于上面的条件相互独立和同等重要，在实际世界中很难实现。
这样更方便提取每个变量，且易于把模型中的x,y放到一个矩阵中。 样本表和表达表中的样本顺序对齐一致也是需要确保的一个操作。...个基因中做最优决策 (mtry)，OOB估计的错误率是9.8%，挺高的。...模型的预测显著性P-Value [Acc > NIR] : 2.2e-16。其中NIR是No Information Rate，其计算方式为数据集中最大的类包含的数据占总数据集的比例。...如某套数据中，分组A有80个样品，分组B有20个样品，我们只要猜A，正确率就会有80%，这就是NIR。如果基于这套数据构建的模型准确率也是80%，那么这个看上去准确率较高的模型也没有意义。...绘制ROC曲线，计算模型整体的AUC值，并选择最佳模型。
为了缓解这些问题，瑞典研究团队开发了一种具有临床上可接受准确性的人工智能系统，用于前列腺癌的检测、定位和格里森分级（Gleason分级是一种被广泛采用的前列腺癌组织学分级的方法）。...在2012年5月至2014年12月之间进行的基于瑞典前瞻性和人群的STHLM3诊断研究中，瑞典研究团队从976名随机选择的年龄在50-69岁的参与者中数字化了6682张针核活检切片，并从93名研究外的男性中数字化了...通过受试者的工作特征和肿瘤范围预测，将预测的肿瘤长度与报告的病理学家的测量值相关联，来评估鉴别性能，并使用Cohen’s kappa对AI系统和泌尿病理学专家的评分一致性进行了量化。...其结果是，AI在接收器工作特性曲线下获得了一个区域，该区域在0·997（95％CI 0·994–0·999）下可以区分独立测试数据集上的良性（n = 910）和恶性（n = 721）活检核心和外部验证数据集上的...由AI预测并由报告病理学家指定癌症长度之间的相关性对于独立测试数据集为0·96（95％CI 0·95-0·97），对于独立测试数据集为0·87（0·84-0·90）。
，样本不平衡时看模型整体准确性无意义）。...在决策树的每个分子节点所做的决策会倾向于整体分类纯度，因此样品少的分类对结果的贡献和影响少。...class) Synthetic minority sampling technique (SMOTE): 通过插值在样品少的类中合成填充样本 这些权重加权或采样技术对阈值依赖的评估指标如准确性等影响较大...，它们相当于把决策阈值推向了ROC曲线中的”最优位置” (这在Boruta特征变量筛选部分有讲)。...，总预测准确率降低了一点，但Disease的预测准确性升高了2.47倍，70.63%。
libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。...SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供准确度非常高的模型，同时借助正则项可以避免模型的过度适应，用户不必担心诸如局部最优和多重共线性难题，弊端是训练测试速度慢，模型处理时间冗长，不适合规模庞大数据集...和神经网络一样，都属于黑盒算法，结果较难解释。另外如何确定合适核函数，也是一个难点，正则化也是需要考虑的问题。...，利用算法的并行化实现对大数据集的高效训练，无参模型，避免参数估计中的错误。...# ####nnet install.packages('nnet') library(nnet) # 利用前面分好的训练和测试集 隐藏单元size，初始随机数rang，权值衰减参数decay， 最大迭代次数
有道云笔记内置Markdown编辑器和使用指南，非技术类笔记用户，千万不要被「标记」、「语言」吓到，Markdown的语法十分简单，常用的标记符号不超过十个，用于日常写作记录绰绰有余，不到半小时就能完全掌握...code: *这是斜体* **这是粗体** 注意： 符号与文本之间无需空格 4. 链接和图片 链接：在 Markdown 中，插入链接只需要使用 [显示文本](链接地址) 即可。...图片：在 Markdown 中，插入图片只需要使用 即可。 注：插入图片的语法和链接的语法很像，只是前面多了一个 ！ ?...链接和图片** 链接：在 Markdown 中，插入链接只需要使用 [显示文本](链接地址) 即可。 图片：在 Markdown 中，插入图片只需要使用 !...注：插入图片的语法和链接的语法很像，只是前面多了一个 ！ !
这里计算购买次数最多商品的例子相对比较简单，在实际的业务场景中，一般需要做更为复杂的统计分析和机器学习计算，比如构建用户画像时，根据用户年龄和性别等基础信息，分析某类用户最有可能购买的哪类商品，这类计算耗时更长...但数据流会有事件乱序等问题，使用早期的流处理引擎，只能得到一个近似准确的计算结果，相当于牺牲了一定的准确性来换取实时性。...在融合过程中，需要不断将批处理层的数据覆盖流处理层生成的较老的数据。很多数据分析工具在数据融合上下了不少功夫，如Apache Druid。...流处理引擎以一个更早的时间作为起点开始消费，起到了批处理的作用。 Flink流处理引擎解决了事件乱序下计算结果的准确性问题。...Kappa架构适用于一些逻辑固定的数据预处理流程，如统计一个时间段内商品的曝光和购买次数、某些关键词的搜索次数等。
，用于连续型数据 灵敏度 减少假阴性 特异性 减少假阳性 准确性 对假阳性、假阴性平均加权 一致性 ROC曲线 在二元预测中，通常会估计样本出现其中一种结局（如阳性）的概率，需要找到一个常数，即阈值（threshold...通过变动这一阈值，可以改变预测的特异性和灵敏度。 变动阈值可能带来的影响可以通过来进一步观察，ROC曲线可对一个区间内的门槛值画出特异性和敏感度之间的关系。...因此需要用独立的新的数据集验证模型是否有效，来获得更好的模型参数估计、更高的测试集准确性。...交叉验证将已有的样本训练集再分为训练集和测试集两部分，根据新的训练集建立模型，使用另一部分测试集进行验证，重复过程可以计算平均估计误差。...CI : (0.899, 0.9319) #准确性的置信区间 No Information Rate : 0.6061 P-Value [Acc > NIR] : <
此外，我们需要保证对存储系统中的交互数据进行快速查询，并在不同的数据中心之间实现低延迟和高准确性。为了构建这样一个系统，我们把整个工作流分解为几个部分，包括预处理、事件聚合和数据服务。...批处理组件源是 Hadoop 日志，如客户端事件、时间线事件和 Tweet 事件，这些都是存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上的。...为了克服这一数据损失问题，减少系统延迟，并优化架构，我们建议在 Kappa 架构中构建管道，以纯流模式处理这些事件。关于 Kappa 架构的更多信息，请参阅《什么是 Kappa 架构？》...（What is Kappa Architecture?）在该解决方案中，我们去掉了批处理组件，利用实时组件实现了低延迟和高准确度的数据，从而简化了架构，减少了批处理管道中的计算成本。...这样我们就可以执行一个预定的查询，以便对所有键的计数进行比较。 在我们的 Tweet 交互流中，我们能够准确地和批处理数据进行超过 95% 的匹配。
通过人工智能产生的分割预测来增强临床医生的能力，与没有增强相比，临床医生在灵敏度、准确性和评分者信度方面取得了统计学上的显著改善： 临床医生的平均敏感度增加0.059（95％CI，0.028-0.091...统计分析 在确定检查是否包含动脉瘤的二元任务中，使用敏感性、特异性和准确性来评估具有和不具有模型增强的临床医生的表现。...为了确定研究结果的鲁棒性以及结果是否包括实习放射科医生和神经外科医生，我们进行了敏感性分析：我们仅计算了对经过认证的放射科医师的敏感性、特异性和准确性差异的t检验。...对有或无模型增强的临床医生进行诊断的平均时间计算为连续诊断的电子表格中的平均进入时间之间的差异; 使用95％ t值置信区间来评估估计值的可变性。...研究表明，二维神经网络在CT头颅检查中检测颅内出血和其他急性脑部表现，如肿块效应或颅骨骨折方面具有很强的性能。 最近，一项研究检查了深度学习在诊断基于磁共振血管造影检查脑动脉瘤的潜在作用。
在前瞻性测试中，模型对无或轻度AIS（即无干预）的预测AUC为0.839（95%置信区间[CI]，0.789-0.882），对严重AIS（即考虑手术）的预测AUC为0.902（95%CI，0.859-0.936...模型在前瞻性测试数据集中对曲线类型的预测AUC分别为T型0.777（95%CI，0.745-0.808），TL/L型0.760（95%CI，0.727-0.791）和混合型0.860（95%CI，0.834...与资深外科医生相比，模型的预测准确性相当（T型：72.51% [95%CI，69.04%-75.78%] vs 71.08%；TL/L型：72.93% [95%CI，69.48%-76.19%] vs...表 3 对于使用该应用程序进行随访的患者中的曲线进展的区分，该模型的预测准确性为70.49%（95%CI，57.43%-81.48%），AUC为0.757（95%CI，0.630-0.858），敏感性为...该模型没有额外的辐射，仅有极低的成本，并可以提供连续监测，并在检测到病情进展时触发及时的干预措施。应用可以通过为医生的管理决策提供计算机辅助的实时评估，为患者提供进一步的治疗规划和监测。
Algorithms in R 译文：http://geek.csdn.net/news/detail/58172 作者： Jason Brownlee 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁 你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性...使用重采样方法，如交叉验证，就可以得到每个模型在未知数据上精准度的估计。你需要利用这些估计从你创建的一系列模型中选择一到两个最好的模型。...我们将使用重复交叉验证，folds为10，repeats为3，这是比较模型的常用标准配置。评估指标是精度和kappa，因为它们很容易解释。 根据算法的代表性和学习风格方式进行半随机选择。...比较R语言机器学习算法的密度图 点图（Dot Plots） 这些点非常有用，它显示了平均估计精度以及95%的置信区间（例如，95%观测点所落入的范围）。...我认为这在以后对分析不同方法如何在组合预测中结合很有帮助（例如堆叠），尤其当你在相反方向看到有相关运动时。 ?
在本研究中，我们在 GEE 中实施了射频分类器，利用 Landsat-8 和 Sentinel-2 数据集对 2022 年植被生长季节的不同空间尺度进行了时间序列土地分类。...，并比较图像分辨率对分类准确性的影响。...云计算平台的快速发展，如谷歌地球引擎（GEE），以及从陆地卫星和哨兵-2中对多源卫星图像的访问，使机器学习算法在图像分类中的应用成为可能。...结果表明： (i)通过计算1986-2022年陆地卫星时间序列各波段的采样点，确定的无陆地等级变化的采样点的最大差值（阈值）为0.25；（ii）陆地卫星8中同一传感器的kappa系数和观测精度均高于TM...，样本点迁移阈值为 0.25，利用 OA 和 kappa 系数评估精度，并计算迁移样本点的数量。
作者的目的是评估仅使用电子健康记录中的数据来识别手术高风险不良结果的患者的自动机器学习模型的准确性。 全球范围内，致死率的前两大原因是心脏病和中风，合在一起占所有死亡事件的25%以上（1500万例）。...进一步分析ACS-SRC显示，当应用于独特的手术、患者、机构和地区时，其预测准确性会在局部下降。其他机构创建了预测算法，如杜克大学健康创新研究所的Pythia计算器，在交叉验证中表现优于SRC。...对于死亡，训练集的 AUROC 为 0.972（95% CI，0.971-0.973），测试集的 AUROC 为 0.946（95% CI，0.943-0.948）（图 2A）。...对于 MACCE 或死亡模型，在训练队列上达到了 0.923（95% CI，0.922-0.924），在测试队列上达到了 0.899（95% CI，0.896-0.902）（图 2B）。...这两个模型的训练和测试 AUROC 相似，没有显示出过拟合。前瞻性评估显示，死亡的 AUROC 为 0.956（95% CI，0.953-0.959）（图 3）。
如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时，降低架构复杂度以减少开发和维护成本，是需要重点考虑的问题。...数据准确性 保证数仓中数据和指标的准确性，不能存在异常或者错误，是对实时数仓的基础要求。 成本 在实际的生产使用中，计算与存储资源并不是免费的，如何优化实时数仓的使用成本也是值得关注的问题。...Kappa 架构 为了解决 Lambda 架构带来的诸多问题， Kappa 架构诞生了。 Kappa 架构将流和批融为一体，不再分为两条数据处理链路。...Kappa 架构解决了 Lambda 架构中离线层和实时层之间由于引擎不同，导致的开发运维成本高昂的问题，整体架构简洁明了。但 Kappa 架构也有其痛点。...那么是否存在一种存储技术，既能够实现分钟级到秒级的数据接入和处理，保障数仓时效性；又能实现数据的流批统一读写，简化数仓架构；还可以支持高效数据回溯和历史数据更新，保证数据准确性呢？
剩下的“训练集”用于训练网络，分为两个不同阶段：第一个阶段是决定使用哪个底层网络(包括结构特征，如层的数量和大小)以及训练的快慢(称为 “学习率”)。...使用费希尔精确检验，对网络的准确性进行了不同子组的评估。韦尔奇不等方差t检验通过计算每张图像的拉普拉斯方差来评估部门和便携式x线片在图像清晰度方面的差异，采用R软件进行统计分析。 结果 ?...测试集45种型号中每种型号由5个样本组成，总共225个样本。 ? （左）条形图显示了识别5个人类报告者和神经网络中的设备制造商的比较准确性。p值是指中位数和最佳人类评分之上的神经网络的优越性。...值得注意的是，在其中的8个预测中，正确的型号是前3个预测中的1个。因此，通常描述为“前3名”的准确率为99.6% (95% CI: 97.5到100.0)。 ?...型号识别矩阵 便携式X光图像的型号识别准确率为89.5% (95% CI: 75.2 - 97.1)，而部门X线图像的准确率为97.9% (95% CI: 94.6 - 99.4)(两组间差异p = 0.029
p=12111 最近我们被客户要求撰写关于Heston随机波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出。...它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。...我们将为3个欧洲看涨期权定价，具有3种不同的行权价格。我们在15年中使用100000个模拟，每个月进行一次。...我们看到这三个期权的蒙特卡洛价格与使用函数（直接使用公式来计算价格）计算出的价格相当接近。...95％的置信区间包含理论价格。 下面是期权价格，作为模拟次数的函数。计算出的理论价格用蓝色绘制，蒙特卡洛平均价格用红色绘制，阴影区域表示均值（蒙特卡洛价格）周围的95％置信区间。
basic=T计算其中所有值、空值、缺失值的数量，以及最大值、最小值、值域还有总和。desc=T计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系数。...N维列联表 prop.table(table, margins) 依margins定义的边际列联表将表中条目表示为分数形式 margin.table(table, margins) 依margins定义的边际列联表计算表中条目的和...如果可以拒绝原假设，那么你的兴趣就会自然地转向用以衡量相关性强弱的相关性度量。 vcd包中的assocstats()函数可以用来计算二联表的phi系数、列联系数和Cramer's V系数。....: 0.367 Cramer's V : 0.394 vcd包提供了一个kappa()函数，可以用于计算混淆矩阵Cohen's kappa值以及加权的kappa值。...Wilcoxon符号秩和检验是非独立样本t检验的一种非参数替代方法。它适用于两组成对数据和无法保证正态性假设的情境。
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