《表4 Logistic回归模型的生存预测部分结果(过抽样)》

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《基于SEER数据库利用机器学习方法分析乳腺癌的预后因素》

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基于Logistic回归模型的乳腺癌生存预测最优模型的部分结果见表4。以肿瘤分级（grade）和肿瘤分期（stage）为例，二者均为多分类型变量（分类数都为4），需转换成哑变量处理。其中B为回归系数，SE为回归系数的标准误差，Wald为Wald统计量，df为自由度，Sig为显著性水平。Exp（B）为一元优势比估计值，可用来近似判断不同组的相对“风险”。以过抽样的模型数据为例展示部分结果。