Beyond AUC: The Clinical Impact of Threshold Optimization in COVID-19 Mortality Prediction
Cette étude démontre que l'optimisation des seuils de probabilité améliore considérablement l'utilité clinique des modèles de prédiction de la mortalité liée à la COVID-19 en améliorant la spécificité et l'exactitude équilibrée, tout en montrant qu'une régression logistique interprétable est comparable à des algorithmes d'apprentissage automatique plus complexes.