传统回归模型完胜机器学习?中国医大最新研究:预测骨质疏松,逻辑回归更胜一筹!

梅斯医学 2025-04-19 07:50
文章摘要
本文探讨了中国医科大学最新研究关于传统回归模型与机器学习在预测骨质疏松方面的表现。研究背景在于当前机器学习在医疗预测领域的广泛应用,但传统回归模型是否仍具优势尚需验证。研究目的是比较逻辑回归等传统模型与机器学习算法在骨质疏松预测中的准确性。研究结论显示,在特定数据集上,逻辑回归模型的预测性能优于机器学习方法,挑战了机器学习在预测任务中普遍优于传统模型的假设。
传统回归模型完胜机器学习?中国医大最新研究:预测骨质疏松,逻辑回归更胜一筹!
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿,本站转载出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题,请作者速来电或来函联系。
梅斯医学
最新文章
热门类别
相关文章
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信