El rendimiento del predictor de PGS aumenta con el tamaño de muestra del conjunto de datos disponible para el entrenamiento. Aquí ilustrado para hipertensión, hipotiroidismo y diabetes tipo 2. El eje x etiqueta el número de casos (es decir, muestras con la enfermedad) presentes en los datos de entrenamiento y utiliza una escala logarítmica. La gama completa es desde 1.000 cajas hasta más de 100.000 cajas. El número de controles (es decir, muestras sin la enfermedad) en los datos de entrenamiento fue mucho mayor que el número de casos. Estos predictores particulares fueron entrenados usando el algoritmo LASSO.
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