直肠癌微创手术后低位前切除综合征六种不同机器学习方法与传统模型的比较——列线图的开发与外部验证：一项双中心队列研究

根据纳入和排除标准进行严格筛选后，来自两个大型医疗中心的患者被分为两个队列参与本研究。 队列1主要作为训练集和内部验证集，而队列2则用于对基于队列1构建的预测模型进行外部验证。 我们使用了六种不同的机器学习方法，包括DT、RF、XGBOOST、SVM、lightGBM和SHLNN，以及传统的逻辑回归来构建预测模型。 通过比较这七种不同建模方法的C指数（类似于ROC曲线下面积AUC），我们选择了敏感性和特异性最佳的建模方法。 随后使用该方法构建了队列1的预测模型，并完成了内部验证。 最后，队列2对该预测模型进行了外部验证。