临床预测模型R语言实战-读书笔记
本章思维导图：
前言
临床预测模型，近几年来很火。小编从2008年的薛微老师 SPSS Clementine入门机器学习，到后来SPSS升级为modeler，再到后来SAS EM，再到后来接触WEKA，KNIME,再到后来转战R语言，零零散散接触python。一路走来摸爬滚打也走了很多弯路，至今仍然觉得，这个方向其实是很庞大很庞大的黑洞，入门容易精通很难。
目前初级阶段的预测都停留在logistic、cox，然而尽管就这2模型也存在诸多衍生的家系模型、已经由此产生的各种图表绘制和坑。高级阶段的预测，会融入生信、组学、影像、运动感受器、波形音频等等各种形形色色数据，模型也会进阶到深度学习等等高阶模型。当然，需要的技能也涉及python等其他新型工具，也许看起来并没有尽头，因为统计模型永远在进化，我们追着他跑依然越来越远。我们只是在能利用的数据量空间，尽量用局部最优模型（SCI常见的经典成熟的模型、调参套路）来探索验证我们的发现。至于是否是全局最优模型，很难定论。
即使艰难如上，不妨碍这本书作为一个目前来说比较全面的新手入门，老手补缺(绘图提高)的读本。学会里面的代码，基本的SCI预测模型套路与绘图也差不多了。当然，这本书不完美(市面上也没有一本预测模型的书足够优秀)，甚至算是推文帖子的汇总，一些章节顺序设计不够合理，一些知识点不够深入，但是不妨碍我推荐大家耐心读一读。起码，小编一口气连着3天码代码，修正代码，重现图表，学习到很多过去没有注意的地方。
如果你对全文感兴趣可以去微信公众号搜一搜《临床预测模型R语言实战》,作者：阿越就是我。本文ppt中代码，小编通读完后，加上了一部分解释并修正其中一些错误代码。
需要获取本读书笔记.PDF约90页，请在本公众号后台回复：
临床预测模型R语言实战读书笔记
回复的地方如下，与后台聊天也都在这！
以下为正文内容：