待验证50% 置信事实精确时间
Scikit-learn提供的分层采样可保证各折中健康与患病样本的比例一致，避免类别不平衡导致的精度虚高。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证该研究采用了患者不相交（patient-disjoint）的评估方式，即训练集和测试集的患者完全不重叠，以避免数据泄漏68% 相似待验证跨平台排名相关性偏弱提示方法稳健性与结论普适性不同，在推向临床决策前仍需更多跨数据源一致性验证67% 相似待验证标签条件化共形预测对良性和恶性两个类别分别满足覆盖率保证，在类别不平衡的医疗诊断场景中尤为重要67% 相似待验证循证医学中临床证据最高等级是系统性综述和Meta分析，其次是随机对照试验（RCT），单个患者的改善报告位于证据金字塔底层65% 相似待验证医学AI临床验证的性能基准须针对目标人群建立，不能直接沿用公开数据集的评测结果，需通过多中心前瞻性研究证明安全性和有效性65% 相似
引用此条事实
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