統計檢驗——T檢驗分析樣本間的顯著性差異
2025/01/07
什么是T檢驗 T檢驗是一種常用的假設檢驗方法,通過對比樣本數據的均值來判斷不同組別之間是否存在顯著差異,包括單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗 檢驗步驟 建立假設:提出原假設(  )和備擇假...
統計檢驗——卡方檢驗分析分類變量間的顯著性差異
統計檢驗——卡方檢驗分析分類變量間的顯著性差異
【AI驅動】 什么是卡方檢驗 卡方檢驗是一種統計檢驗方法,用于判斷觀察到的數據與期望數據之間的差異是否具有統計顯著性,它主要用于分類數據的分析,常見類型為:卡方獨立性檢驗、卡方適合度檢驗 卡方獨立性檢驗 實現步驟 提出假設原假設&...
2025/01/07
時間序列預測神器Prophet python實現
時間序列預測神器Prophet python實現
【AI驅動】 前言 "Prophet" 指的是由 Facebook 開發的一種用于時間序列分析和預測的工具。它設計用于處理每日觀測數據,展示不同時間尺度上的模式。Prophet 特別受歡迎的原因之一是其易用性,以及能夠建模季節性、假期和特殊事件。P...
2025/01/06
統計檢驗——方差檢驗(ANOVA)分析變量間的顯著性差異
統計檢驗——方差檢驗(ANOVA)分析變量間的顯著性差異
【AI驅動】 什么是方差檢驗(ANOVA) 方差檢驗是一種統計方法,用于比較三個或更多樣本組之間的均值差異,以確定這些組是否來自同一個總體,它通過分析組內和組間的變異來評估不同組之間是否存在顯著差異 基本概念 組間變異:衡量各組均值之...
2025/01/06
Python實現數據預處理:常見缺失值處理方法解析
Python實現數據預處理:常見缺失值處理方法解析
【AI驅動】 缺失值處理方案 處理缺失值是數據預處理中的一個重要步驟,不同的處理方法可以顯著影響后續數據分析和機器學習模型的效果,以下是一些常見的缺失值處理方案: 刪除法: 刪除含有缺失值的樣本:適用于缺失值較少且缺失值分布無規律的情...
2025/01/06
實用機器學習技巧:使用ROC曲線進行多模型性能比較
實用機器學習技巧:使用ROC曲線進行多模型性能比較
【AI驅動】 什么是ROC曲線 ROC曲線是用于評估二分類模型性能的重要工具,它通過比較不同閾值下模型的真陽性率(TPR)和假陽性率(FPR)來衡量模型的預測能力 ROC曲線原理 真陽性率(TPR),也稱為召回率(Recall),計算公...
2025/01/06
梯度提升集成:CatBoost與NGBoost模型的K折交叉驗證及組合預測
梯度提升集成:CatBoost與NGBoost模型的K折交叉驗證及組合預測
【AI驅動】 背景 在機器學習和數據科學領域,模型的性能和穩定性是至關重要的,為了提高預測的準確性,通常采用集成學習的方法,將多個模型的預測結果進行組合,梯度提升是一種強大的集成學習方法,通過逐步減小模型的預測誤差,提升整體模型的性能,在本文中,我...
2025/01/06
特征工程進階:暴力特征字典的構建與應用 實現模型精度質的飛躍
特征工程進階:暴力特征字典的構建與應用 實現模型精度質的飛躍
【AI驅動】 傳統的特征工程方法如缺失值填充、歸一化、類別特征one-hot編碼、降維等,對于提升模型性能尤其是像XGBoost和LightGBM這樣強大的樹模型,效果可能并不顯著,這些模型在處理這些基本特征工程任務時已經非常高效,因此,需要更高級和創新...
2025/01/06
基于CatBoost回歸預測模型的多種可解釋性圖表繪制
基于CatBoost回歸預測模型的多種可解釋性圖表繪制
【AI驅動】 CatBoost是基于決策樹的梯度提升算法,它通過組合多個弱學習器(通常是決策樹)來提升模型的預測能力,并具有處理分類特征和減少過擬合的優勢,在分類和回歸任務中提供高效且易于解釋的模型,接下來通過利用CatBoost回歸模型,結合先進的解釋...
2025/01/06
快速選擇最佳模型:輕松上手LightGBM、XGBoost、CatBoost和NGBoost!
快速選擇最佳模型:輕松上手LightGBM、XGBoost、CatBoost和NGBoost!
【AI驅動】 背景 選擇合適的模型通常需要理解數據集的特性、任務的目標以及模型的特點。然而,對于初學者或希望快速確定模型的用戶來說,深入理解這些復雜的內容可能過于困難。因此,我們可以通過一個簡化的GUI界面來進行模型選擇。這個界面包括LightGB...
2025/01/06
利用XGBoost模型進行多分類任務下的SHAP解釋附代碼講解及GUI展示
利用XGBoost模型進行多分類任務下的SHAP解釋附代碼講解及GUI展示
【AI驅動】 目標 在這篇文章中,我們將介紹如何利用XGBoost模型進行多分類任務,并使用SHAP對模型進行解釋,并生成SHAP解釋圖、依賴圖、力圖和熱圖,從而直觀地理解模型的決策過程和特征的重要性 二分類模型和多分類模型在SHAP上的差異...
2025/01/06
優化XGBoost回歸模型:網格搜索與K折交叉驗證實現
優化XGBoost回歸模型:網格搜索與K折交叉驗證實現
【AI驅動】 背景 在機器學習和數據科學領域,模型的性能優化是至關重要的一步,而XGBoost作為一種高效的梯度提升樹算法,因其卓越的性能和靈活性,廣泛應用于各種回歸和分類問題中,然而,如何最大化利用XGBoost的潛力并實現最佳模型性能,離不開參...
2025/01/06
優化XGBoost分類模型:網格搜索與K折交叉驗證實現
優化XGBoost分類模型:網格搜索與K折交叉驗證實現
【AI驅動】 背景 在機器學習中,XGBoost是一種極為流行且高效的梯度提升算法,以其卓越的性能和靈活性在各類預測任務中得到了廣泛應用,繼上篇文章中關于XGBoost在回歸預測任務中的調參技巧后——優化XGBoost回歸模型:網格搜索與K折交叉驗...
2025/01/06
決策曲線分析 (DCA) 可視化:如何判斷模型在實際應用中的表現
決策曲線分析 (DCA) 可視化:如何判斷模型在實際應用中的表現
【AI驅動】 背景 決策曲線分析(DCA)是一種基于凈收益(Net Benefit)的工具,用于評估在不同的決策閾值下使用預測模型是否能夠帶來實際的利益,通過數學公式,我們可以深入理解 DCA 的核心計算過程,以下是具體解釋: 凈收益的定義(...
2025/01/06
用SHAP可視化解讀數據特征的重要性:蜂巢圖與特征關系圖結合展示
用SHAP可視化解讀數據特征的重要性:蜂巢圖與特征關系圖結合展示
【AI驅動】 背景 當構建一個機器學習模型時,通常會面臨一個難題:如何解釋各個特征在模型中的作用?這是一個非常重要的問題,特別是在醫學等領域,理解模型的決策過程至關重要。在這篇文章中,將為揭示如何通過SHAP值的可視化,結合蜂巢圖與特征關系圖,幫助...
2025/01/06
復現SCI文章 SHAP 依賴圖可視化以增強機器學習模型的可解釋性
復現SCI文章 SHAP 依賴圖可視化以增強機器學習模型的可解釋性
【AI驅動】 背景 在機器學習領域,理解各個特征對模型輸出的貢獻至關重要,尤其是在像環境科學和生物學這樣的重要領域中,SHAP是一種強大的解釋工具,能夠幫助直觀地展示特征對模型預測結果的影響,一項研究《基于可解釋機器學習模型的浮游植物生物量預測及關...
2025/01/06
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