Lasso回归分析筛选出来了12个预后基因，是不是有点多？而且这12个基因里有5个基因的生存曲线的p值大于0.05，但是这个TCGA的模型的ROC曲线和生存曲线都很好，GEO验证也做出来了，只是其中有5个单基因的生存曲线p值不好，这种情况我还能采纳这个模型嘛？
Lasso回归分析筛选出来的单基因P值大于0.05？
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关注lasso完还有12个算有一点多，文章一般3-8左右不超两位数，但是12个有5个无生存差异显著那说明可能这12个还不如其他基因。个人建议是多个机器学习交集结果优化挑选基因
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- 2023-03-10 01:55回答 2 已采纳 lasso完还有12个算有一点多，文章一般3-8左右不超两位数，但是12个有5个无生存差异显著那说明可能这12个还不如其他基因。个人建议是多个机器学习交集结果优化挑选基因
- 2022-09-13 14:09回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：岭回归，Lasso回归及弹性网络回归原理及R实现
- 2022-04-29 18:44回答 1 已采纳 lasso筛选后的变量可以用来做随机森林分类但是随机森林之前不需要lasso回归筛选变量，因为树模型可以学习到一些特征交叉，有些变量也许单独看不重要（被剔除掉了）但是和其它特征交叉起来就会变成很强的特
- 2022-10-17 16:36生信小博士的博客 Lasso + Cox 生存分析模式...Lasso回归算法使用L1范数进行收缩惩罚，对一些对于因变量贡献不大的变量系数进行罚分矫正，将一些不太重要的变量的系数压缩为0，保留重要变量的系数大于0，以减少Cox回归中协变量的个数。
- 2023-02-03 09:54回答 2 已采纳 检查下fit的两个实参
- 2023-02-20 16:41回答 7 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：任务1 # 导入所需的库 import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm
- 2023-03-02 22:24回答 1 已采纳 明在使用cv.glmnet函数进行LASSO交叉验证时，出现了一个类型错误，导致无法将数据转换为矩阵。 可能的原因是你的输入数据x或y是字符类型，而不是数值型或矩阵类型。请确保x和y都是数值型或矩阵类
- 2023-09-05 13:57YouShouldKnowMe的博客 处理缺失值的方法有：删除缺失值、填充缺失值（使用平均值、中位数、众数、插值等方法填充）、使用模型进行缺失值预测填充等。删除缺失值：如果缺失值的比例很小，可以考虑将包含缺失值的数据行删除。填充缺失值：...
- 2021-05-26 18:32回答 2 已采纳 参考一下：https://www.zhihu.com/question/36730804，希望对你有帮助
- 2023-03-01 10:27回答 1 已采纳 一眼光俊，这个出结果是有条件的(pValue<0.01) & (roc$AUC[2]>0.68) & (pValueTest<0.05) & (rocTest$AUC[2]>0
- 2023-02-03 08:52回答 5 已采纳 下面是一个可能的 R 代码实现： # Load required libraries library(glmnet) # Load data data <- read.csv("file.cs
- 2022-04-07 12:13桓峰基因的博客 关注公众号，桓峰基因 桓峰基因 生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你 67篇
- 2021-08-26 17:17回答 1 已采纳 可以使用matplotlib中的annotate对序号标签进行标注。可使用类似如下代码： for i in range(len(df)): plt.annotate(df.id[i],(-4.
- 2022-07-24 21:00生信宝典的博客 今天和大家分享一篇于2022年4月发表在Pharmacological Research上的基于脂质代谢相关8基因构建预后模型预测结肠腺癌患者预后的文章"In silico development and clinical validation of novel 8 gene signature based...
- 2022-12-04 22:36subsistent的博客 本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，...
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- 2017-09-28 11:37v_JULY_v的博客 随机失活(dropout) 在训练的运行的时候，让神经元以超参数p的概率被激活(也就是1-p的概率被设置为0), 每个w因此随机参与, 使得任意w都不是不可或缺的, 效果类似于数量巨大的模型集成。 逐层归一化(batch ...
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