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的损失函数与过拟合控制项的和t迭代。本研究的工作流程如图1所示。为了提高计算效率，在推导阶段之前进行了特征选择过程，以确定将进入模型的特征。选择过程分为2个阶段:文献回顾和方差分析。在以往文献中被认为与CKD相关的特征被提取为危险因素。

JMIR Med Inform 2017;5(3):e21

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因此，对于编码笔记的DM诊断推断仅依赖于结构化数据中记录的ICD代码，而对于非编码笔记，我们训练了随机森林模型[33,38]来获得T(f)(图3 (g))，其中tn是随机森林中的第n棵决策树。从层次树的角度来看，该模型可以看作是基于预定树的模型和基于随机森林的模型的结合。

JMIR Med Inform 2016;4(4):e37

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我们得到了两个阈值，Th,TM，从这个映射。该模型的目的是将患者从低风险分层到高风险，使临床医生能够针对不同的风险水平进行个性化干预。现场护理提供者可以针对不同的风险群体，使用不同的阈值设置作为主动病例发现的连续变量。

交互医学杂志2015;4(1):2

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为避免过拟合，模型在t-th迭代训练最小化下面的项，其中是第i个实例在t-1次迭代，l为可微凸损失函数。术语Ω表示模型复杂度的惩罚，定义为γ和是控制叶片数量惩罚的参数T叶重大小w。

中国医学网络杂志2019;21(5):e13260

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这个模型在t-第次迭代被训练以最小化以下目标，其中l是一个可微凸损失函数，它不仅测量目标yi和预测值之间的差异。t的第i个实例的-1)t-1是第1次迭代，但也考虑了对模型改进最大的升幅:L(t)=∑ni=1l(yi, i(t(2)术语Ω降低了回归树函数的复杂性，以避免过拟合的问题。

中国医学网络杂志，2018;20(1):e22

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附录9总结了模型中使用的9个实验室测试预测指标:(1)凝血试验，(2)肾小球滤过率，(3)血液中的羧化血红蛋白，(4)心肌肌钙蛋白T(5)血糖，(6)肌酸激酶，(7)血中网织红细胞，(8)血清或血浆中n端激素原b型利钠肽，(9)估计平均血糖水平。

JMIR Med Inform 2021;9(2):e23606

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的和项t迭代如图3所示，其中l是一个可微的凸损失函数，它不仅测量了目标yi与预测系数(tI实例的-1)t-1迭代，同时也考虑了ft对模型的改进。术语Ω被设置为惩罚回归树函数的复杂性，以避免过拟合。

中国医学网络杂志2018;20(6):e10311

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