影像组学研究中，常用机器学习模型纳入特征数量
在影像组学研究中，特征数量和样本量的关系对于不同的机器学习模型是非常重要的。以下是一些常用机器学习模型在特征数量和样本量方面的一般指南：
线性回归（包括逻辑回归）：线性回归模型对特征数量敏感，通常需要较少的特征。一个常见的经验法则是样本量至少应为特征数量的10倍。然而，这个经验法则可能在某些情况下过于保守。在实践中，根据具体问题和数据集，可以适当增加特征数量。
支持向量机（SVM）：支持向量机对特征数量和样本量的关系也相对敏感。和线性回归类似，SVM通常在特征数量较少的情况下表现较好。但在高维特征空间，核技巧（如径向基核函数）可以提高SVM的性能。尽管如此，保持一个合理的特征数量和样本量比例仍然是很重要的。
随机森林：随机森林作为一种集成学习方法，可以处理大量特征。由于它的特征选择和组合机制，随机森林在特征数量较多的情况下仍然能够获得较好的性能。然而，在实际应用中，为了避免过拟合，仍需要在特征数量和样本量之间保持一个合理的平衡。
梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）：梯度提升树也可以处理大量特征，并具有很好的泛化能力。尽管它们可以处理较多的特征，但在实际应用中，仍然需要注意特征数量和样本量之间的关系。根据问题和数据集的复杂性，适当调整特征数量以获得最佳性能。
神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）：深度学习模型可以处理大量特征，并在复杂任务上取得显著成果。然而，由于其参数数量众多，深度学习模型需要大量的样本来避免过拟合。因此，在使用神经网络时，特征数量和样本量之间的关系非常重要。当特征数量增加时，通常需要更多的样本来保持模型的性能。
