Predicting the risks of kidney failure and death in adults with moderate to severe chronic kidney disease

肾脏疾病 计算机科学 疾病 医学 慢性肾功能衰竭 考试(生物学) 人工智能 机器学习 数据挖掘 重症监护医学 内科学 古生物学 生物
作者
Thomas A. Gerds,Pietro Ravani
标识
DOI:10.1136/bmj.q721
摘要

The risk prediction model for kidney failure and death in people with chronic kidney disease (CKD) presented in the linked study is a super learner. A super learner is an algorithm that repeatedly splits the data into training and test sets and then chooses the best performing model from a list of candidate prediction models. This article describes why and how the super learner was implemented in the linked study.

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