clinical trials注册模版

时间: 2023-07-07 14:41:09 浏览: 44
以下是一个Clinical trials注册模版的示例: 1.试验注册信息 - 试验注册号码: [输入试验注册号码] - 试验标题: [输入试验标题] - 试验起止日期: [输入试验起止日期] 2.试验设计 - 试验类型: [输入试验类型] - 试验设计: [输入试验设计描述] - 试验入选标准: [输入试验入选标准描述] - 试验排除标准: [输入试验排除标准描述] - 试验随机化: [输入试验随机化描述] - 试验盲法: [输入试验盲法描述] - 试验分组: [输入试验分组描述] 3.试验参与者 - 参与者人数: [输入参与者人数] - 参与者性别: [输入参与者性别比例] - 参与者年龄: [输入参与者年龄范围] 4.试验介入 - 试验介入: [输入试验介入描述] - 试验剂量: [输入试验剂量描述] - 试验时长: [输入试验时长描述] - 试验测量: [输入试验测量描述] - 试验终点: [输入试验终点描述] 5.试验结果 - 主要结局: [输入主要结局描述] - 次要结局: [输入次要结局描述] 6.试验资助 - 资助机构: [输入资助机构名称] - 资助机构地址: [输入资助机构地址] - 资助机构联系方式: [输入资助机构联系方式] 以上是一个Clinical trials注册模版的基本内容,具体内容可以根据实际情况进行修改。
相关问题

这是什么意思for trial in trials.trials[:2]:

这是一个Python代码片段,用于对一个名为trials的对象的前两个试验进行迭代。 更具体地说,这个代码片段使用了一个for循环,其中trials.trials[:2]表示trials对象中的前两个试验。在每次迭代中,代码将当前试验存储在变量trial中,然后执行循环体中的代码。

'trials' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序

根据提供的引用内容,'trials'是一个变量名,而不是一个命令或可运行程序。在引用中,'Trials'是一个类,用于存储和管理超参数优化过程中的试验结果。在引用中,'trials'是一个Trials类的实例,用于记录和存储每次超参数优化的结果。如果出现'trials'不是内部或外部命令的错误提示,可能是因为在命令行中输入了'trials'这个字符串,而不是在Python代码中正确地使用了Trials类的实例。

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以下代码是哪出现了问题呢?为什么运行报错“subsample”:from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] # 定义超参数空间min_child_weight在0~40;num_boost_round的范围可以定到range(1,100,2);gamma在[20,100];lambda范围[1,2]; space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 30)), 'n_estimators':hp.quniform("n_estimators",1,100), 'learning_rate':hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 40)), 'gamma': hp.uniform('gamma', 1, 100), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.1, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, **params) scores = cross_val_score(reg, Xtrain, Ytrain, cv=5) # 五倍交叉验证 return 1 - scores.mean() # 返回平均交叉验证误差的相反数,即最小化误差 # 创建Trials对象以记录调参过程 trials = Trials() # 使用贝叶斯调参找到最优参数组合 best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, best) reg = XGBR(random_state=100, **best_params) reg.fit(Xtrain, Ytrain) # 在验证集上评估模型 y_pred = reg.predict(X_val) evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred) # 自定义评估函数 print("Model evaluation:", evaluation)

以下这段代码中的X_val、y_val是来自哪儿呢,没有看到有X和Y的对训练集和测试集的划分的代码,并且这段代码还报错”name 'space_eval' is not defined“,且Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X, y,test_size=0.2,random_state=100)只划分了训练集和测试集,验证集是在哪呢?还有一个问题是以下代码用了五倍交叉验证,所以不需要用这段代码"Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X, y,test_size=0.2,random_state=100)”来划分训练集和测试集了吗:from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR # 定义超参数空间 space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 10)), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 10)), 'gamma': hp.choice('gamma', [0, 1, 5, 10]), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.5, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.5, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, n_estimators=22, **params) scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) # 五倍交叉验证 return 1 - scores.mean() # 返回平均交叉验证误差的相反数,即最小化误差 # 创建Trials对象以记录调参过程 trials = Trials() # 使用贝叶斯调参找到最优参数组合 best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, best) reg = XGBR(random_state=100, n_estimators=22, **best_params) reg.fit(X_train, y_train) # 在验证集上评估模型 y_pred = reg.predict(X_val) evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred) # 自定义评估函数 print("Model evaluation:", evaluation)

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