多站点精度：多站点机器学习模型中的精度估计

站点的影响可能会严重影响多站点机器学习模型的准确性，即使分析师在将模型拟合到“训练集”并将模型应用到“测试集”时将其删除（Solanes等人，Neuroimage 2023，265:119800）。如（Solanes等人，《精神病学研究：神经成像2021》314:111313）所述，这个简单的R包无偏估计了多站点机器学习模型的准确性。目前，它支持对二项式、多项式、高斯和生存（时间-事件）结果的敏感性、特异性、平衡准确度（针对二进制或多项式变量）、曲线下面积、相关性、均方误差和风险比的估计。

版本：	1.2
进口：	AROC公司,髋关节,lme4公司,lmer测试,后勤人员,metafor公司,pROC公司,生存
出版：	2023-04-18
作者：	若阿金·拉杜阿
维护人员：	约阿金·拉杜阿（Joaquim Radua）
许可证：	GPL-3型
需要编译：	不
材料：	新闻
CRAN检查：	多站点精确性结果

文档：

参考手册：

多站点准确度.pdf

下载内容：

包源：	多站点准确度_1.2.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：多站点.accuracy_1.2.zip，r版本：多站点.accuracy_1.2.zip，r-oldrel：多站点精确性_1.2.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：多站点精度_1.2.tgz，r-oldrel（arm64）：多站点精度_1.2.tgz，r-release（x86_64）：多站点精度_1.2.tgz，r-oldrel（x86_64）：多站点精度_1.2.tgz
旧来源：	多站点准确存档

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