追求最快SCI的发表方式--机器学习模型+临床数据分析SCI发表

在临床数据库分析中，常规的临床数据分析在分类和诊断方面最常用的就是Logistic回归分析，但对于部分临床数据且多分类数据，常规Logistic回归分析有时很难到较好拟合性能，而使用更复杂的机器学习方法则可以在某些模型上取代Logistic回归分析。

近期我们针对生物医学领域开发了Python机器学习在生物医学领域中的论文实战。包含了传统机器学习+机器学习生存+深度学习生存全部模型

传统机器学习模型目前主要应用于竞争风险数据的建模及分析。公共数据+临床模型是目前最快捷的SCI论文发表途径。

1.随机森林RF模型预测癌症骨转移（IF 4.7）

2.SVM支持向量机模型预测血清白蛋白检测，用于前列腺癌检测（IF6.9）

3.机器学习+影像组学预测肺癌。(IF 4.5)

4.生信甲基化+SVM模型预测肿瘤免疫（IF8.7）

除此之外还有很多文章：

Python机器学习课程包含全部机器学习模型和机器学习生存模型

完整实战教程学习链接：