AI又一突破!1岁前提前识别儿童“隐形杀手”,准确率超80%
在模型开发过程中,研究人员发了四种不同的机器学习模型:逻辑回归(LogisticRegression)、决策树(DecisionTree)、随机森林(RandomForest)和极限梯度提升(XGBoost)训练模型,并使用独立数据集进行验证,数据集按照60%训练集、20%验证集和20%测试集的比例划分。图|机器学习算法在医疗筛查和背景历史信息组合数据集...
AI “早筛” 癌症,准确区分13种癌症,准确率98.2%,人类尽早治疗...
通过对单个肿瘤和正常组织的DNA甲基化进行二元分类来检测癌症状态,13个模型中有5个(COAD、KIRC、LUAD、LUSC和UCEC)实现了完美的测试集性能。在所有模型中,平均准确率为98.7%,平均MCC(不受严重类别不平衡影响的性能指标)为91.9%。他们在整个训练数据上训练了一个多类XGBoost模型,该模型可以高度准...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
通过对比剪枝前后决策树模型对测试数据集的预测精度,决定是否进行剪枝处理。如果修剪后的决策树预测精度没有降低,则进行剪枝处理,否则不进行剪枝处理。错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
提升树是通过结合多个弱决策树构建的,每一棵树都试图纠正前一棵树的错误。使用梯度提升(GradientBoosting)的方法可以系统地将新模型添加到已经存在的模型集合中,从而逐步提升模型的准确率。以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误...
大模型预测问题的计算复杂度,用不同能力的LLMs协作提高推理效率
如果对比将所有180道编程题目交给GPT-4进行运算的成本,以及先使用微调后的模型进行复杂度判别,将复杂度1的问题交给Lamma,复杂度2和3的问题交给GPT3.5,而将其余问题使用GPT4回答,先估计复杂度的方法能实现了90%的推理成本降低,同时保持了86.7%的准确率。
信用卡客户逾期模型处理方法及优化方案
3.模型选择与建立:根据问题的不起特点和需求,可以选择适合的步骤预测模型,如逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等(www.e993.com)2024年9月15日。在选择模型后,需要根据数据进行模型训练,即通过将数据集分为训练集和测试集,利用训练集来拟合模型,然后利用测试集进行模型效果的提醒验证和评估。
朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径
第二步,进行数据预处理,对数据进行清洗、缺失值填充、异常值剔除等,保证数据质量和可靠性。第三步,进行特征提取、选择和变换等操作,以提取最具有代表性的特征。根据前面的数据预处理和特征工程,可以使用决策树算法进行法律案件判决的预测,使用关联规则来发现不同法院之间的法律差异等。第四步,使用交叉检验和测试集...
晶圆表面缺陷检测方法综述【下】
R.Baly等使用支持向量机(SVM)分类器将1150张晶圆图像分为高良率和低良率两类,然后通过对比实验证明,相对于决策树,k-最近邻(KNN)、偏最小二乘回归(PLS回归)和广义回归神经网络(GRNN),非线性支持向量机模型优于上述四种晶圆分类方法。多类支持向量机在晶圆缺陷模式分类中具有更好的分类精度。L.Xie等提出了一...
清华大学利用可解释机器学习,优化光阳极催化剂,助力光解水制氢
前者可以通过自解释(Self-explanatory)模型实现,如线性回归、逻辑回归和决策树等。这种方法可解释性强但准确率较低。后者通过代理模型(surrogateModel)来解释现有的模型,如集成方法、支持向量机和神经网络等。此外,SHAP(ShapleyAdditiveExplanation)方法可以利用博弈论中的Shapley值计算模型中的特征重要性...
华中科大AI模型预测新冠生存率准确率90%,有助早期介入
算法结果进一步强调了LDH作为患者生存率的关键生物标志物的重要性。三大关键特征的训练/测试拆分和附加验证集的模型性能,F1分数(F1-score)是算法精确率和召回率的调和平均数,最大为1,最小为0根据关于LDH,淋巴细胞和hs-CRP重要性的发现,研究人员进一步构建了简化的且可在临床上应用的决策模型,即单个决策树...