首页> 美国卫生研究院文献>other >Machine Learning Algorithms Outperform Conventional Regression Modelsin Predicting Development of Hepatocellular Carcinoma
【2h】

Machine Learning Algorithms Outperform Conventional Regression Modelsin Predicting Development of Hepatocellular Carcinoma

机译:机器学习算法优于传统回归模型在预测肝细胞癌的发展中

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

BackgroundPredictive models for hepatocellular carcinoma (HCC) have been limited by modest accuracy and lack of validation. Machine learning algorithms offer a novel methodology, which may improve HCC risk prognostication among patients with cirrhosis. Our study's aim was to develop and compare predictive models for HCC development among cirrhotic patients, using conventional regression analysis and machine learning algorithms.
机译:背景肝细胞癌(HCC)的预测模型受到准确性不高和缺乏验证的限制。机器学习算法提供了一种新颖的方法,可以改善肝硬化患者的HCC风险预后。我们的研究目的是使用常规回归分析和机器学习算法,开发和比较肝硬化患者肝癌发展的预测模型。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号