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首页> Journal of biomedical informatics> A random forest method with feature selection for developing medical prediction models with clustered and longitudinal data.

A random forest method with feature selection for developing medical prediction models with clustered and longitudinal data.

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第一作者： Jaime Lynn,Speiser
第一单位： Department of Biostatistics and Data Science, Wake Forest School of Medicine, Winston-Salem, NC 27157, USA. Electronic address: jspeiser@wakehealth.edu.
作者： Jaime Lynn,Speiser [1]
作者单位： Department of Biostatistics and Data Science, Wake Forest School of Medicine, Winston-Salem, NC 27157, USA. Electronic address: jspeiser@wakehealth.edu. [1]
关键词 Binary mixed model forestClustered outcomesFeature selectionLongitudinal outcomesRandom forestVariable selection
医学主题词 算法(Algorithms);计算机模拟(Computer Simulation);线性模型(Linear Models)
DOI 10.1016/j.jbi.2021.103763
PMID 33781921
发布时间 2025-05-30
基金项目
KL2 TR001421/TR/NCATS NIH HHS/United States N1AG62101A/AG/NIA NIH HHS/United States R01 AG028050/AG/NIA NIH HHS/United States R01 NR012459/NR/NINR NIH HHS/United States
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Journal of biomedical informatics

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2021年117卷

103763页

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