转自博客园 之前给大家写过一个临床预测模型：，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis。 校准曲线做预测模型都应该报告校准曲线的：Reporting on calibration performance is recommended by the TRIPOD (Transparent Reporting of a mul...

转自知乎在caret（short for classification and regression training）包中有多个函数可以实现特征选择，总的分为封装法和过滤法。封装法，将特征选择过程与训练过程融合在一起，以模型的预测能力作为特征选择的衡量标准。封装法可以选出高质量的变量子集，但运行速度上会大打折扣。在caret包中，封装法有递归特征消除(recursive feature elimination：rfe)算法，遗传算法（genetic algorithms：ga）和模拟退火（Simula...

阅读本文的先决条件 R语言的基本语法/等待博主更新这方面内容/ 已安装本平台R包 // 不低于中学生的阅读理解能力 GO简介 感觉简介有点拉跨，求高手能一句话很清晰的描述出GO原理。如有推荐请在文章下方评论。 通俗点，GO / DO分析结果就是拿你现在的基因与以前已经验证，数据库中收录的通路或者机制功能等等比较。如果你的基因与之前已经发现的这些资料有一定程度的重合，那么这条通路或者疾病的p值就会变小。（自行理解，可能有误）基因本体学（Gene Ontology，简称GO）是一个国际标准化的基因功能分类...

ACRG CGGA TARGET Arrayexpress

R脚本托管平台工具包已经推出，在R中运行如下代码即可安装： install.packages("https://public.wistu.cn/r/wistu.website.r.tools0.1.0.zip", repos=NULL, method="libcurl") 更多信息敬请期待

使用Wilcoxon 符号秩检验时，需要满足三个条件：条件1：观察变量是连续变量或有序分类变量。条件2：观察变量可分为2组。条件3：观察变量的数据结构为配对形式。T检验 是用于小样本（ 样本容量 小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。. 它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。

相关系数: Pearson vs Spearman 转自知乎](https://www.zhihu.com/people/yanghao69)360推荐算法攻城师4 人赞同了该文章 目录 相关系数: Pearson vs Spearman 1 相关性的定义1.1 相关系数定义2 两个重要的相关系数——Pearson & Spearman2.1 Pearson Correlation Coefficient(皮尔逊相关系数)2.2 Spearman Correlation Coefficient...

mermaid graphAX[基因名] AA[GO 基因本体学] BA(BP 生物学功能)A[GO 基因本体学] BB(CC 细胞成分)A[GO 基因本体学] BC(MF 分子功能)A[GO 基因本体学] BD(DO 疾病本体学)

system("wmic CPU get ProcessorID", intern = TRUE) Win平台上生效

使用R语言移除数据的批次效应 使用场景： 要同时使用不同数据集的数据进行分析，或者用一个数据集建模，另一个数据集验证 源代码