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cox回归分类协变量
什么是广义线性模型以及什么时候使用它们?
答:
fi是
协变量
xk的光滑函数,其中k是每个函数的基础。 如果您要建立
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模型,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非线性或有噪声的数据。 7 gam拟合 那么,如何 为上述S型数据建立 GAM模型?在这里,我将使用三次样条回归 : gam(Y ~ s(X, bs="cr") 上面的设置意味着: s()指定光...
hr代表什么意思?
答:
1、HR是指风险率、危害比(hazard ratio, HR)[HR=暴露组的风险函数h1(t)/非暴露组的风险函数h2(t),t指在相同的时间点上]。
Cox
比例风险模型可以得到HR。资料的类型通常是临床治疗性研究,也可以是流行病学的队列观察性研究。2、CI指可信区间(confidence interval,...
机器学习中为什么使用广义相关?
答:
fi是
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xk的光滑函数,其中k是每个函数的基础。 如果您要建立
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模型,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非线性或有噪声的数据。 7 gam拟合 那么,如何 为上述S型数据建立 GAM模型?在这里,我将使用三次样条回归 : gam(Y ~ s(X, bs="cr") 上面的设置意味着: s()指定光...
hr是什么意思?
答:
HR就是人力资源(Human Resources,简称HR)即人事,最广泛定义是指人力资源管理工作,包含六大模块:人力资源规划、招聘、培训、绩效、薪酬和劳动关系等。多用于公司的人事部门。也是公司的一个重要的职位。公司的人员招聘,培训,职员的考核,职员的薪酬,职员调动都和人事有关。
机器学习为什么广义线性模型不是最优解?
答:
fi是
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什么是广义相加模型?
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fi是
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xk的光滑函数,其中k是每个函数的基础。 如果您要建立
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机器学习模型中为什么广义相加效果更好?
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fi是
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机器学习为何使用广义相加模型?
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xk的光滑函数,其中k是每个函数的基础。 如果您要建立
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什么是广义相加模型?
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fi是
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模型,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非线性或有噪声的数据。 7 gam拟合 那么,如何 为上述S型数据建立 GAM模型?在这里,我将使用三次样条回归 : gam(Y ~ s(X, bs="cr") 上面的设置意味着: s()指定光...
为什么广义相加模型比线性
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效果好?
答:
fi是
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模型,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非线性或有噪声的数据。 7 gam拟合 那么,如何 为上述S型数据建立 GAM模型?在这里,我将使用三次样条回归 : gam(Y ~ s(X, bs="cr") 上面的设置意味着: s()指定光...
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