临床预测模型有哪些(多因素临床预测模型步骤)

临床预测模型与机器学习紧密相关。 逻辑回归作为一种机器学习方法，常用于构建预测模型。 除此之外，还有随机森林、决策树、支向量机等方法，它们都是为了提高预测准确性而设计的。 尽管这些方法在概念上有所不同，但它们都属于机器学习的范畴，用于在医学域解决分类和回归问题。

临床预测模型 （又称临床预测规则、预测模型或者风险评分）：指利用多因素模型估算患有某病的概率或者将来某结发生的概率。 包括 诊断模型 （Diagnostic models）和 预后模型 （Prognostic Models）。

几种常见的预测模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、支向量机（SVM）以及神经网络模型等。 1. 线性回归模型：线性回归可能是最简单的预测模型之一。 它的基本思想是通过找到一条最佳拟合直线来预测一个因变量（目标）基于一个或多个自变量（特征）的值。