基于GBRT模型的海洋平台结构裂纹扩展识别 | 科技导报
2)R2是机器学习中判断模型拟合程度好坏的指标,R2越接近1,表示模型拟合效果越好。根据表1范围,对模型超参数进行网格搜索。在n_estimators为500、learning_rate为0.01、max_depth为4、min_samples_split为2的情况下预测结果最优。表1算法中超参数的取值范围图10给出了测试集与训练集在上述比例下模型的均方误...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的极端观测所引起的,它们可以显著影响线性回归模型的拟合结果和假设检验的准确性。强影响点不仅具有高杠杆,还会对回归模型的拟合直线造成显著的“拖曳”效果。这些点可能是由于极端观测值、样本数量少或数据结构异常等因素所引起的。对于异常值和强影响点,可以使用统计方法...
华泰金工 | 持有红利底仓、适度超配成长——2024Q4行业投资建议
1)报告涉及的模型均根据历史规律总结,历史规律可能失效,如当市场不相信景气趋势可持续时,行业景气度对股价就不一定有正向影响;2)报告涉及的模型均有其适用的市场条件,无法保证在任何市场条件下均可取得正超额收益,如AI行业轮动模型在市场主线较弱的条件下表现更佳;3)报告涉及的具体行业不代表任何投资意...
【科技自立自强】西安交大科研团队揭示个体、室外温度与健康的不...
图2.多重线性回归模型和随机森林模型下个体温度暴露水平预测值与真实测量值的线性回归拟合图(缩写:MLR=多重线性回归模型;RF=随机森林模型)值得关注的是,研究发现个体温度暴露的实际测量值与心率之间呈现U型暴露-反应关系(心率在约14.5℃时最低,见图3),且个体温度暴露的模型预测值与心率的暴露-反应曲线与...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
GPT使用Transformer模型的解码器块作为特征抽取器,其特点在与遮蔽的自注意力层具有的自回归特性,只提取上下文中的“上文”信息作为特征。对于不同的下游任务如分类、包涵判断、相似判断、多选等。之后统一进入Transformer块进行特征提取,最后根据任务类型通过线性层设计完成结果输出。同为预训练,GPT的...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
2)有个缺点,就是这个值的绝对大小受到目标变量的单元的影响,所以对于不同场景下的线性回归模型,计算出来的千差万别,不会落到一个固定的域值区间,无法形成一个统一的界定模型好坏的阈值(www.e993.com)2024年10月24日。为了解决上述问题,统计学家们提出了统计量,它是一个取值永远介于到的数,表示拟合的模型可以解释目标变量的内在变化规律(vari...
自动驾驶的视觉感知包括哪些内容?
其一,就是通过光学几何模型(即小孔成像模型)建立测试对象世界坐标与图像像素坐标间的几何关系,结合摄像头内、外参的标定结果,便可以得到与前方车辆或障碍物间的距离;其二,就是在通过采集的图像样本,直接回归得到图像像素坐标与车距间的函数关系,这种方法缺少必要的理论支撑,是纯粹的数据拟合方法,因此受限于拟合参数的...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
或平均值(对于回归)进行结果整合。这样可以在一定程度上克服单棵决策树容易过拟合训练数据的缺点,提高模型的泛化能力。#机器学习#随机森林的应用主要集中于分类问题,例如在欺诈检测中用于判断一笔交易是否为欺诈行为、在信用评分中用于判断一个人是否有偿还贷款的能力等。随机森林的优势在于能够提高模型的...
跨境电商如何使用线性回归模型预测运输费?需要注意哪几点?
当X为零时,Y的值是16,这就是最低收费的起步价16元了。“线性”是那条直线,找到那条直线的过程就是“线性回归”。现在我们理解了,所谓线性回归,就是在一堆散点中找出一条含有趋势性的直线,然后根据这种趋势预测未来情况。二、如何使用线性回归模型?
如何用线性回归模型做数据分析?
这时候,可以使用VIF消除多重共线性:VIF=1/(1-R方),R方是拿其他自变量去线性拟合此数值变量y得到的线性回归模型的决定系数。某个自变量造成强多重共线性判断标准通常是:VIF>10我们发现,年龄的VIF远大于10,故去除年龄这一变量,去除后重新计算剩余变量VIF发现所有均<10,即可继续。