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Python+机器学习构建临床预测模型
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learning"+"clinical prediction
model"发文量
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JAMA、Lancet子刊等顶刊连续发文验证
：基于Python的XGBoost、随机森林等算法构建的预测模型，在疾病诊断、预后评估中展现出惊人优势。然而，许多临床科研工作者因编程基础弱、模型构建流程复杂错失发文良机...
如何将临床数据转化为高影响力论文？
选择大于努力，与其自己忙忙碌碌上网整合资源却一无所成，不如跟着郑老师专业团队学习一门系统全面的课程。
郑老师团队将于
2025年3月29日-30日开设第一期“基于Python的机器学习方法在临床预测模型中的应用”课程
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✅2025年3月29日-30日（早上8：30-下午17：30）
（届时直播链接将会发送到课程群，购课以后请联系助教拉群，助教联系方式请看文末）
基于python的机器学习在临床预测模型中的应用课程内容：
△以上为大致的课程内容，实际内容会略有出入
生物统计学博士，
主要研究方向为机器学习和医学统计方法
，已在相关领域发表多篇高水平学术论文。
精通Python和R语言，具备扎实的编程能力
，能够高效开展数据清洗、统计建模、模拟实验及数据分析。在机器学习的理论和实践方面积累了丰富经验，独立主导并完成多项临床预测模型研究。作为国内外学术期刊审稿人，已完成多篇临床预测模型相关论文的同行评审工作。
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基于python的机器学习方法在临床预测模型中的应用
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1年定期安排直播答疑（1-2周一次）
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5. 目前，全部课程包括真实世界研究、R语言、Meta分析、重复测量资料分析、临床试验数据分析、临床预测模型、NHANES
公共数据库挖掘，GBD公共数据库挖掘，孟德尔随机化方法课程（初级班+高级班）、机器学习均可马上观看课程回放视频。
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本公众号的宗旨是“让天下没有难学的统计学！”，我们的目标是，大家真正从这里学到了统计学。
