子集筛选算法

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iMeta：基于集成学习的新冠患者疾病严重程度打分

由于不同医院的评估方法不同，目前缺乏统一的针对COVID-19患者的严重程度预测工具。为实现这一目标，本研究提出了一种自适应最佳子集选择算法和遗传算法辅助的集成学习模型打分（AGAE score）来量化患者的严重程度。作者将AGAE评分部署为网站(https://kwkxbioinfor.shinyapps.io/COVID19/)，以协助COVID-19患者的个性化医疗。

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