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Machine learning models and over-fitting considerations

World Journal of Gastroenterology 2022年第5期28卷 605-607页

作者： paris charilaou Robert Battat Jill Roberts Center for Inflammatory Bowel Disease-Division of Gastroenterology&Hepatology Weill Cornell MedicineNew YorkNY 10021United States

Machine learning models may outperform traditional statistical regression algorithms for predicting clinical *** validation of building such models and tuning their underlying algorithms is necessary to avoid over-fitting and poor generalizability,which smaller datasets can be more prone *** an effort to educate readers interested in artificial intelligence and model-building based on machine-learning algorithms,we outline important details on crossvalidation techniques that can enhance the performance and generalizability of such models.

关键词： Machine learning Over-fitting Cross-validation Hyper-parameter tuning

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