返回信息流急需数据处理！周五要结果，有偿服务，联系方式wx：war_space
（请备注学校谢谢佬佬们???♀）
数据：
约130个样本，疾病组90个，对照组40个
有10个临床特征和大约100个代谢物特征，代谢物特征全部为连续变量，临床特征有连续变量也有分类变量
代谢物特征已经经过PLS-DA和t检验筛选，临床特征未筛选
需求：
1. 采用Boruta算法、LassoCV算法等对代谢物特征进行进一步筛选，取交集。需要筛选至10个以下。
2. 采用5种左右机器学习算法构建预测模型（Logistic回归、SVM、XGBoost等），比较并选择最优的模型。
3. 模型评价指标需要准确性、特异性、灵敏性、阳性预测值、阴性预测值、F1分数、kappa系数。需要ROC曲线、PR曲线、校准曲线和决策曲线。
4. 在模型中加入临床参数，比较加入临床参数前后预测模型是否有优化。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #39156同步于 2024/6/12
ML_DM机器人发帖
课题项目，急需数据处理，有偿
Kristen20
2024/6/12镜像同步0 回复
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