见贤思齐 闻过则喜 唯贤唯德 能服于人
我点开前真没想过有这么好用！
R语言论文图表学习
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简介
简介
限制性立方样条
限制性立方样条
06:56
限制性立方样条_2
08:09
Cox回归亚组分析和交互作用效应
08:21
compareGroups包制作表格数据的组间趋势（p for trend)
06:07
p_for_trend/p_for_interaction/per_1_sd 的R语言实现
09:20
回归模型：P for trend第一节
10:17
回归模型P_for_trend第二节
08:01
KM曲线练习
05:15
逻辑回归亚组分析森林图绘制
05:35
R语言倾向性评分：加权
09:22
3组以上倾向评分逆概率加权(IPTW)
05:06
R语言绘制逆概率加权后的基线表
04:47
亚组分析-森林图-PPT格式森林图
17:31
机器图绘图工具
02:56
Xgboost实现模型特征选择及重要性评估
06:32
机器学习“黑箱模型”SHAP值可视化
03:58
快速绘制多个机器学习模型ROC曲线
08:11
多种机器学习算法实现二分类结局特征筛选
17:14
为什么我学R建议我兄弟学Python
10:09
机器学习算法筛选变量构建预后模型
17:27
R语言画森林图展示Logistic回归分析的结果
06:48
R语言gtsummary包快速制作基线特征表
06:35
gtsummary包完美的基线特征统计描述R包
05:07
基线表、单因素表、多因素表导出到Word
06:37
生存资料预测模型_随机生存森林变量重要性排序
03:16
机器学习模型SHAP解释——R语言
09:56
R语言实现逻辑回归(LR)以及绘制ROC曲线和混淆矩阵
06:54
R语言实现XGBoost以及绘制ROC曲线和混淆矩阵
06:28
随机森林筛选二分类结局重要特征
03:25
画三种风格的生存曲线
06:14
R语言实现随机森林(RF)以及绘制ROC曲线和混淆矩阵
05:00
媒体1
06:04
XGboost和LightGBM机器学习算法特征重要性排名和 SHAP 汇总图
05:29
诊断模型变量筛选的四种方法
08:51
随机森林评估变量重要性并作图
07:21
二分类随机森林+LASSO筛选变量+列线图
06:13
看文献找思路和学习图表绘制哪个重要？
04:50
媒体1
09:56
基于forestplot包、forestploter包绘制森林图
09:29
R语言中把画图结果输出为PPT格式
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vivid包点亮机器学习模型图
03:51
使用forestploter包绘制森林图
06:27
用更简单的方式画森林图
04:20
随机森林模型特征重要性排序
08:32
R语言随机森林——可视化整体错误率和树的数量的关系
11:47
gtsummary包_投稿级别基线表
07:18
R语言shapviz实现SHAP可视化
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适当睡眠有助于缓解抑郁_基线_连续结局Boruta_SHAP_SHAP散点图
10:56
LASSO非零系数展示(Y轴正负条形图)
03:49
R语言绘制患者纳排流程图
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分组柱状图
03:08
祝愿每个专硕专博都有数据
03:36
基线资料表和先单后多神器autoReg
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巧用Chatgpt4进行数据清洗
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预测模型蝴蝶图(镜面图)
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forestplot包绘制亚组分析森林图
05:03
体会与思路-套别人的代码画自己的图
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mlr3模型在训练集和测试集的评估及SHAP解释
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了解数据并展示变量缺失率
05:25
批量进行N个连续变量的两组正态性检验
07:20
巧用变量赋值表
06:04
compareGroups包绘制 table 1
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批量完成多个指标的异常值和缺失值的检查
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R语言中介效应分析
04:01
R语言fastshap
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R语言拼图
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超详细的 R 语言插补缺失值教程来啦
08:55
缺失率展示_基线_逆概率加权后基线
06:49
CBCgrps包绘制基线资料对比表
05:32
高考倒计时！
祝考生们赢在夏天>>
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