Produce or audit a radiomics / tabular clinical-ML study — imaging or clinical features → any classical learner (penalised logistic [LASSO / ridge / elastic-net], SVM, k-NN, naive Bayes, LDA/QDA, decision tree, random forest, gradient boosting [XGBoost / LightGBM / CatBoost], shallow MLP, stacked en
Produce or audit a radiomics / tabular clinical-ML study — imaging or clinical features → any classical learner (penalised logistic [LASSO / ridge / elastic-net], SVM, k-NN, naive Bayes, LDA/QDA, decision tree, random forest, gradient boosting [XGBoost / LightGBM / CatBoost], shallow MLP, stacked ensembles) → a clinical outcome — so it clears the rigor bar reviewers expect: nested cross-validation
Cette entrée ne publie aucun paquet npm : Forge n'a donc pas d'arbre de dépendances pour elle. C'est une lacune de couverture — pas une affirmation qu'elle n'a aucune dépendance.