Python计算医疗数据训练集测试集的对应的临床特征:训练集(测试集)的阴性和阳性的样本个数连续变量的均值(标准差)以及训练测试集阳性阴性的p值离散变量的分类统计比率训练测试集阳性阴性的p值
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python计算医疗数据训练集测试集的对应的临床特征:训练集(测试集)的阴性和阳性的样本个数连续变量的均值(标准差)以及训练测试集阳性阴性的p值离散变量的分类统计比率训练测试集阳性阴性的p值相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Python使用pandas和scipy计算医疗数据训练集、测试集的对应的临床特征:训练集(测试集)的阴性和阳性的样本个数、连续变量的均值(标准差
以上是关于Python计算医疗数据训练集测试集的对应的临床特征:训练集(测试集)的阴性和阳性的样本个数连续变量的均值(标准差)以及训练测试集阳性阴性的p值离散变量的分类统计比率训练测试集阳性阴性的p值的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言使用lm构建线性回归模型并将目标变量对数化实战:模型训练集和测试集的残差总结信息(residiual summary)模型训练(测试)集自由度计算模型训练(测试)集残差标准误计算
R语言决策树bagging随机森林模型在训练集以及测试集的预测结果(accurayF1偏差Deviance)对比分析计算训练集和测试集的预测结果的差值来分析模型的过拟合(overfit)情况