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临床研究统计思维之特征筛选

在上一节，已经更新了数据预处理，这节主要讲特征筛选，主要从特征筛选的核心目的与原则、特征筛选的常用方法、特征筛选的流程与注意事项、应用场景举例及特征筛选小结这几方面进行讲解。

核心特点：使用L2正则化（权重系数的平方和）。目的：惩罚大的系数，使所有特征的特征系数都尽可能小且平均，但不会将任何系数变为零。适用场景：当数据存在多重共线性（特征间高度相关）或您希望保留所有特征时。Sklearn 关键类：sklearn.linear_mod

小麦（Triticum aestivum L.）是全球重要的粮食作物，干旱胁迫是影响小麦生产最严重的非生物胁迫之一，对小麦的生长发育、生理代谢、产量和品质都会造成显著的负面影响。其影响程度取决于干旱发生的时期、强度、持续时间和品种的抗旱性。传统的小麦抗旱性评估

根据表格显示，随机森林模型在训练集上的AUC值为1.000，但在测试集上仅为0.754。敏感度和特异性等指标也出现了显著下降。建议：进一步优化模型超参数，以降低过拟合的风险。通过引入交叉验证或正则化技术，提高模型在未见数据上的泛化性能。增加测试集的样本量，以确

众所周知，在分析NHANES数据时，需要进行加权以减少结果的偏差。但LASSO回归和列线图在分析数据时却需要使用不加权数据。