本內容為【科研私家菜】R語言機器學習與臨床預測模型系列課程
R小鹽準備介紹R語言機器學習與預測模型的學習筆記
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01 預測模型的本質
預測模型是通過已知預測未知。模型=數學公式。用已知的東西通過模型計算預測未知。
通過回歸建模分析，回歸的本質即為發現規律。回歸是量化衡量X多大程度上影響Y。
模型的效能評價是統計分析、數據建模、課題設計的關鍵。
02 預測模型研究思路
03 模型驗證的步驟
04 模型模型的樣本量估計
EPV(events per variable)：每個自變量所需要的事件數。
多因素分析中至少需要的 EPV數量為10-20個。
EPV=研究對象中較少組的數量/自變量的個數。
比如: 如果m個研究對象中有m1個人有疾病，m2個人無疾病
(m1+m2=m)，同時m1小于m2，此時EPV=m1/n(n為自變量個數)。考慮 EPV>10，應該是足夠的了。
05 模型驗證及效能評價
- 診斷方法的鑒別能力(Discrimination)：ROC分析、C-Statistics&C-Index
- 診斷方法的準確性(Calibration analysis) ：Calibration plot
- 臨床實用性(Clinical utility)-DCA ：決策曲線
內部驗證方法包括隨機拆分驗證、交叉驗證以及Bootstrap重抽樣；外部驗證可采用不同時間、不同地域、不同時間及地域的數據集。
區分度（Discrimination）和校準度（Calibration）是兩個最常見的模型評價指標。區分度是指模型區分是否患有待診斷的疾病（診斷模型）或是否發生預期的事件（預后模型）的能力，最常見的區分度刻畫指標如AUC，或者C統計量。校準度則是評估預測的概率與實際觀察到的概率的一致性，常見的統計指標是如Brier得分。此外，也有學者建議用校準截距（Calibration-in-the-large）、校準斜率以及決策曲線分析（Decision-curve analysis）來評價預測模型 。有時候，研究者想要比較新開發的模型對現有模型的改進，或者關注單個預測因子的預測效能增加值（Incremental value），此時用AUC值評價并不靈敏，推薦的指標是綜合區分改善度（IDI）和凈重分類改善度（NRI）。
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