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首页> NeuroImage> The effect of machine learning regression algorithms and sample size on individualized behavioral prediction with functional connectivity features.

The effect of machine learning regression algorithms and sample size on individualized behavioral prediction with functional connectivity features.

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作者： Zaixu,Cui ^[1] ; Gaolang,Gong ^[2]

作者单位： State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning & IDG/McGovern Institute for Brain Research, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China; Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, 19104, USA. ^[1] State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning & IDG/McGovern Institute for Brain Research, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China; Beijing Key Laboratory of Brain Imaging and Connectomics, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China. Electronic address: gaolang.gong@bnu.edu.cn. ^[2]

关键词 Functional magnetic resonance imaging (MRI)Individualized prediction Machine learning Regression algorithm Resting-state functional connectivity Sample size

主题词成年人(Adult);算法(Algorithms);行为(Behavior);脑(Brain);认知(Cognition);女(雌)性(Female);人类(Humans);磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging);男(雄)性(Male);样本大小(Sample Size);青年人(Young Adult)

DOI 10.1016/j.neuroimage.2018.06.001

PMID 29870817

发布时间 2019-03-20

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NeuroImage

622-637页

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