岭回归（ridge regression）在这个上下文中的目的是什么？
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在这种背景下，岭回归方法被用于根据中风患者的mri病变图像预测他们的行为缺陷。通过分析mri病变图像与患者行为缺陷评分之间的关系，岭回归模型能够识别出个体患者缺陷的模式并预测其严重程度。这对于理解中风对患者的影响以及可能指导治疗和康复策略具有实际价值。
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这个模型是如何被评估的？
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该模型通过一种称为“留一（患者）出法”的交叉验证技术进行评估。这种方法中，每次将一个患者的资料从训练集中剔除，然后用剩余患者的资料训练模型。接着，模型用于预测被留出患者的行为空缺评分。这个过程会重复进行，以每个患者的数据为一轮，通过模型预测实际缺陷评分的准确性来评价其性能。在这个案例中，模型解释了大约60%的变异，使用r2作为拟合优度指标。
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在这种情况下，使用岭回归的主要优势是什么？
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在这种情况下使用岭回归的主要优势在于它能够处理多重共线性，即预测变量之间存在高度相关的情况。在利用mri影像预测行为缺陷的背景下，从图像中提取的特征可能会有很多高度相关的。岭回归通过在损失函数中添加一个较小的惩罚项，有助于稳定回归系数的估计。这种正则化方法有助于防止过拟合，提高模型在处理新、未见过的数据时的泛化性能。
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