Fase 1 · Feature Explorer

Kontribusi fitur terlihat pada kurva ROC.

Eksplorasi dimulai dari kurva diagonal (AUROC 0,5). Tambahkan fitur klinis dari panel di bawah dan amati perubahan performa model. Setelah 5 fitur valid, fitur demonstratif akan terbuka untuk memperlihatkan masalah metodologis yang umum.

Visualisasi ROC

ROC saat ini

Memuat model yang telah disiapkan...

AUROC 0.500
ROC saat iniKurva Receiver Operating Characteristic. AUROC saat ini 0.500. Sumbu X adalah false positive rate, sumbu Y adalah true positive rate.000.250.250.50.50.750.7511False Positive Rate (1 − Spesifisitas)True Positive Rate (Sensitivitas)

Terminal kode Python

train_model.py
1
AUROC: 0.500 | features: 0 | branch: main

Pilih fitur

Pilih fitur untuk dimasukkan ke model

Aktif: 0 · Valid: 0 · Tambahkan 5 fitur valid lagi untuk membuka eksperimen.

Respirasi
Metabolik
Demografi
Cairan
Komposit

Memuat model yang telah disiapkan...

Konteks edukasi

100%