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本节介绍：基于
Psychiatry Research
论文实现流程及可视化输出模拟实现。数据采用模拟数据，作者根据个人对机器学习的理解进行代码实现与图表输出，细节并不保证与原文一定相同，仅供参考。
详细数据和代码将在稍后上传至交流群，付费群成员可在交流群中获取下载。需要的朋友可关注公众文末提供的购买方式。
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✨ 论文信息 ✨
✨ 混淆矩阵、ROC曲线文献信息 ✨
文献中可视化展示了一个机器学习模型（极端梯度提升模型）在外部测试集上的数据集划分、混淆矩阵和性能评估（ROC曲线及AUC值），用于评估其在预测ASD（自闭症谱系障碍）和TD（典型发育）分类任务中的表现
✨ 混淆矩阵、ROC曲线模拟实现 ✨
✨ 模型构建文献信息 ✨
文献中使用了五种机器学习模型（XGBoost、逻辑回归、支持向量机、随机森林、人工神经网络）进行自闭症谱系障碍（ASD）预测的性能比较，采用了10折交叉验证，结果显示XGBoost在内部验证集上的AUC最高，外部测试集上表现也较好，另外集成模型的表现也与XGBoost相当。评价指标包括AUC（曲线下面积）、ACC（准确率）、SPE（特异性）、SEN（敏感性）、NPV（负预测值）和PPV（正预测值）
✨ 模型构建模拟实现 ✨
这个图表展示了在复现文献中的模型时，采用了XGBoost模型（基于网格调参和10折交叉验证），并记录了每一折的训练成绩。文献中表明XGBoost是最优模型，因此我们没有实现其他模型。表格中的各项指标（AUC、ACC、SPE、SEN、NPV、PPV）反映了在每一折的表现，文献中最优模型为XGBoost所以这里作者就只采用了XGBoost，当然在模拟数据集上由于并没有做多模型比较并不代表XGBoost在模拟数据集上也表现最优
最后对于这部分工作就展示了模型在每一折交叉验证中的模型性能，使用方差（Std）表示每折数据的波动情况，此外还提供了各项指标的均值和置信区间（CI），帮助评估模型在不同折次中的稳定性和一致性，当然这里std也可以替换为置信区间等
✨ DCA、校准曲线文献信息 ✨
这是文献中的决策曲线分析（a）和校准曲线分析（b）。决策曲线分析用于评估不同阈值下模型的净获益，帮助判断何时使用模型最为有效；而校准曲线分析则用于评估模型预测的概率与实际观察到的概率之间的一致性，显示XGBoost模型的校准情况。
✨ DCA、校准曲线模拟实现 ✨
这张图展示了作者在模拟数据集上的性能评估结果，主要是参考文献中的实现逻辑进行复现，以帮助更好地理解XGBoost模型的决策过程和预测质量，尤其是在测试集上的表现。然而，值得注意的是，这个实验基于模拟数据集，并不具有现实意义。读者应该关注的是理解这种构建逻辑，并将其应用到自己的数据集上，成功跑通代码
✨ Shap模型解释文献信息 ✨
图4的a图展示了基于SHAP值的特征影响力分析，通过可视化每个母体风险因素对XGBoost模型预测结果的贡献，强调了情绪不稳定和缺乏多维生素补充等特征在模型中的重要性。b图则展示了SHAP值在不同特征之间的排名，进一步验证了这些特征对ASD预测的显著影响
反应了不同特征对于模型精确度的一个影响，帮助解释模型决策并为临床干预提供指导
✨ Shap模型解释模拟实现 ✨
这张图展示了我们在模拟数据集上的一个SHAP解释结果，特征旁的数值表示每个特征在模型中的SHAP贡献度，与文献中的分析一致。通过这些SHAP值，可以理解各个特征对模型输出的影响程度，从而揭示它们在模型中的相关性。
最后就展示了每个特征对模型预测性能的影响，反映了每个特征的SHAP值大小。通过这项可视化，可以看到哪些特征对模型预测有较大贡献，从而帮助理解模型决策的依据。图中的蓝色线表示AUC（曲线下面积）随特征变化的趋势，黄条突出显示了对预测性能影响最大的特征。
✨ 该文章案例 ✨
在上传至交流群的文件中，像往期文章一样，将对案例进行逐步分析，确保读者能够达到最佳的学习效果。内容都经过详细解读，帮助读者深入理解模型的实现过程和数据分析步骤，从而最大化学习成果。
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