评估新生物标志物（变量）对预先存在的风险模型的价值的关键在于它是否会增加患病者（事件/结果）的计算风险并降低非患病者的计算风险。 在过去的 4 年中，提出了两个新的统计数据——IDI 和 NRI。 Risk_Assessment_Plot 计算这些统计数据以及其他几个统计数据，并生成一个图表来将它们可视化。 我最近发表了对这个情节和相关指标的解释——它是可用的开放获取： http : //cjasn.asnjournals.org/content/early/2012/05/24/CJN.09590911.full 我的第一次提交 - 也许不漂亮，但我希望有用。

为了解决信息安全风险评估方法主观性大、建模时间长、分类正确率低的问题，提出了基于决策树的智能信息安全风险评估方法。该方法利用层次分析法对信息安全风险评估因素进行层次分解，利用机器学习中的决策树分类算法对数据进行分类。实例分析表明：与基于支持向量机的信息安全风险评估方法相比，在处理央企、银行、政府等单位风险评估过程中得到的离散型数据时，基于决策树的智能信息安全风险评估方法对数据类别分布无要求，分类正确率提高了2倍，且分类速度快。因此该方法更适合应用于实际的信息系统风险评估中。

在科学把握决策树与信用风险管理理论的基础上，对现有信用风险评估模型和方法进行了分析评价，针对信用评估结果不确定的情况，在企业信用风险评估中引入决策树分析方法，建立了基于决策树技术的企业信用风险评估模型，使信用风险评估工作更科学、可靠，更直观，以便更科学地筛选赊销对象。

人工智能伦理风险防范研究中的若干基础性问题探析

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DCMM评估检查表 内容含数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估；数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通；数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理；数据分析、数据开放共享、数据服务；数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计；数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升；业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据；数据需求、数据设计和开发、数据运维、数据退役等能力域与能力项全覆盖评估

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