超参数
随机森林
机器学习
接收机工作特性
置信区间
支持向量机
人工智能
荟萃分析
医学
样本量测定
校准
人工神经网络
心力衰竭
计算机科学
统计
内科学
数学
作者
Zhaohui Xu,Yinqin Hu,Xinyi Shao,Tianyun Shi,Jiahui Yang,Qiqi Wan,Yongming Liu
出处
期刊:Cardiology
[Karger Publishers]
日期:2024-04-22
卷期号:: 1-19
被引量:1
摘要
Heart failure (HF) is a major global public health concern. The application of machine learning (ML) to identify individuals at high risk and enable early intervention is a promising approach for improving HF prognosis. We aim to systematically evaluate the performance and value of ML models for predicting HF prognosis.
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