新课发布！8种机器学习+SHAP 分析旧数据发新paper ：零基础轻松实现

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零基础零成本轻松发表机器学习SCI

引言

机器学习是以数据和算法为核心，采用统计学、优化方法和计算机科学等技术手段，研究医疗数据模式的自动学习、预测建模和优化决策的一门学科。在医学研究中，机器学习被广泛用于疾病诊断、影像分析、预后预测和个性化治疗等领域。其核心目标是通过构建数学模型，从海量医学数据中提取规律，提高诊断准确性、优化治疗方案，并辅助临床决策。近年来，基于机器学习的研究已成为医学SCI论文的重要方向，为精准医学和智慧医疗的发展提供了有力支撑。

现在我们继续推出线上师门福利《零基础轻松发表机器学习SCI》！

机器学习

数据准备（子刊标准）

1–机器学习简单的概念

2–常见的机器学习模型

##3.1-Logistic回归

##3.2-knn 模型

##3.3-决策树模型

##3.4-随机森林(RF)模型

##3.5-Xgboost模型

##3.6-LightGBM模型

##3.7-支持向量机(SVM)

##3.8-神经网络(nnet)

3–代码实操

–结局为二分类变量机器学习+SHAP

–结局为生存变量机器学习+KM

机器学习发文情况一览

轻松实现8种常见的机器学习模型＋SHAP模型分析！

旧数据也能蹭机器学习热点，文章影响因子UPUP！

Logistic回归+k近邻（knn）模型，+决策树模型+随机森林（RF）模型+Xgboost模型+LightGBM模型+支持向量机（SVM）+神经网络（nnet）

我们继续承诺，类似的课程会不断推出，让我们的师妹师弟都拥有10+SCI！

为什么推荐机器学习+SHAP？

突破传统的局限。

传统的研究方法局限

1、假设变量间的关系是线性的，可能导致模型拟合不佳

2、无法捕捉变量间的交互作用

3、不能直观展示变量对预测结果的贡献

机器学习+SHAP方法的优势

1、XGBoost 能够精准拟合非线性关系，识别复杂模式

2、SHAP（Shapley Additive Explanations） 提供可解释性分析，展示变量对 CPSP 发生的贡献量化

3、各变量的相对重要性，并揭示关键的临床阈值

论文发表策略

学会快速发文。

要求不高

出现时间不长，可以带来一些对变量间相关性新的理解。

中小样本，哪怕有一个变量有意义就可以形成结论（预测模型需要多个）包含些流行的分析方法（SHAP，Boruta），能实现快速发文。

适用人群

本科生：需要发文章保研/增加考研面试分的大学生；

研究生：面临毕业、考博、找工作的研究生；

临床工作者：包括临床医生、护士、医技人员等，需要通过发表文章晋升或申请课题的医务工作者。

其他：只要能在数据库检索到相关学科、专业文章的均能实现0基础发表文献计量学SCI。

团队介绍

光速科研自2023年9月11日开课以来，一大批信任我们的师妹师弟加入了学习，也加入了我们的线上师门，我们会不断更新优质课程以供线上师门的师妹师弟学习。

团队采用多对一保姆式教学（1助教+1代码助教+1助理+课题负责人）

付费产品：光速科研线上师门及SCI论文创作辅导（孟德尔、临床、Meta、Nhanse、GBD）

添加学长V：gskysci999，了解详情~