摘要：根据表格显示，随机森林模型在训练集上的AUC值为1.000，但在测试集上仅为0.754。敏感度和特异性等指标也出现了显著下降。建议：进一步优化模型超参数，以降低过拟合的风险。通过引入交叉验证或正则化技术，提高模型在未见数据上的泛化性能。增加测试集的样本量，以确

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给大家看一下其中一条回复，也是文章结果最重要的部分，为了方便阅读我翻译成中文：

训练集与测试集之间的性能差距（过拟合）

根据表格显示，随机森林模型在训练集上的AUC值为1.000，但在测试集上仅为0.754。敏感度和特异性等指标也出现了显著下降。建议：进一步优化模型超参数，以降低过拟合的风险。通过引入交叉验证或正则化技术，提高模型在未见数据上的泛化性能。增加测试集的样本量，以确保结果的可靠性。

回复：

在本研究中，我们使用了十折交叉验证来微调模型设置，并采用了LASSO技术来选择最相关的变量，同时防止过拟合。随机森林模型显示出一些过拟合的迹象，这可能是因为我们的样本量还不够大——这一局限性我们在讨论部分已经提及。我们未来的工作将包括收集来自多家医院的更多患者的数据，以构建更稳健的模型。

该文章是建模为主要方法，所以过拟合以及模型效能过低这个问题怎么也绕不过去的。之前给了他机会修改，没想到跟讨论里局限性随便忽悠一下，这能行么。直接拒稿。

来源：影像诊断小札记