【摘 要】
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目的介绍10折交叉验证的基本原理,用实例说明基于R语言的10折交叉验证在预测模型泛化能力评价中的应用。方法使用以10折交叉验证法为评价方式的logistic回归模型,对耐药性结
【机 构】
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中山大学公共卫生学院医学统计学系,广州市结核病防治所
【基金项目】
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广东省高等教育教学改革项目(2019-29),“艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治”国家科技重大专项(2018ZX10715004)
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目的介绍10折交叉验证的基本原理,用实例说明基于R语言的10折交叉验证在预测模型泛化能力评价中的应用。方法使用以10折交叉验证法为评价方式的logistic回归模型,对耐药性结核病患者治疗结局进行预测。同时使用5折、20折及留一交叉验证法,对比所得评价指标。结果不同训练集和测试集的划分方法对模型评价指标具有一定影响。相对于其他交叉验证方法,10折交叉验证的各项评价指标稳定性、运行效率均更佳。结论在机器学习模型的应用效果评价中,10折交叉验证的综合性能较好,可客观地测评不同模型的泛化能力。
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