我读到一篇SCI(PMID: 32437368)论文里面说的
当前的中风风险评估工具假设风险因素的影响是线性和累积的。然而，使用传统的相加模型很难揭示新的危险因素及其影响中风发病率的相互作用。
什么是传统的加法模型，这些模型和机器学习模型有什么区别？
传统的加性模型更多地基于非参数方法，更容易出现多重共线性和过度拟合问题。