《表2 回归模型拟合结果分析》

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《BM-MSCs的CNN特征映射与活性评价模型研究》

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通过计算得到训练集RMSE为0.883 4，测试集RMSE为0.928 1，总体样本R2为0.873 6，说明该回归模型可以解释因变量中87.36%的变异，样本拟合效果良好．模型拟合结果如表2所示，专家评分均以0.5分为区间进行标注，样本中最低分数为2.0分，最高分数为8.0分，样本分布较为集中，数据结果显示样本拟合良好．训练集中2.5～5.0分这个区间，误差相对较大，经分析发现，其中7号细胞样本被专家评分为3.0分，但模型得分为5.8分，影响了RMSE．此外，在测试集中5.0～7.5分这个区间仅有两个样本，测试样本数量偏少也是影响RMSE的原因．后续希望通过增加样本量，使得各区间样本更加丰富，活性评分更加细化，从而获得更好的拟合结果．