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Stata 19 | 基于H2OML的二元分類器錯誤率近似統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法
研究背景當(dāng)您使用Stata全新的h2oml命令套件完成梯度提升機(jī)(GBM)與隨機(jī)森林(RF)分類器訓(xùn)練后,測試數(shù)據(jù)顯示GBM模型準(zhǔn)確率達(dá)87%,而RF模型為85%。這是否意味著GBM就是較優(yōu)選擇呢?且慢定論。為何單一準(zhǔn)確率指標(biāo)不足為憑準(zhǔn)確率、AUC值及均方根誤差等指標(biāo)雖被廣泛采用,但其本質(zhì)僅是點(diǎn)估計(jì)。這些數(shù)值僅反映模型在特定測試樣本上的表現(xiàn),未能考慮樣本間變異所導(dǎo)致的波動。換言之,它們無法回答這個
深入了解您的批判性思維……Decision Explorer是基于Windows的思想映射工具。它雖然非常簡單易用-但不要小看它的功能。這個工具將您的想法集思廣益到軟件后,可以很*地以各種方式進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、重組和探索方式,這將觸發(fā)新的想法。Decision Explorer可幫助您通過捕捉想法以及他們之間的關(guān)系來重新構(gòu)思,使相互間的依賴性較明確。使用顯示顏色和字體的變化,可以提供強(qiáng)調(diào)和傳達(dá)額外的含
GAMS用戶案例:基于云端的能源供需網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及投資決策
GAMS用戶案例:基于云端的能源供需網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和投資決策背景在不斷變化的環(huán)境中,電力供應(yīng)商在匹配供需時面臨著多重挑戰(zhàn)。除了利用現(xiàn)有的需求預(yù)測來優(yōu)化當(dāng)前電廠的運(yùn)營和能源交易,以確保可以提供適量的電力和熱力之外,還存在其他挑戰(zhàn)。其中包括政治和生態(tài)發(fā)展,要求從化石初級能源轉(zhuǎn)向可再生的綠色能源,如風(fēng)能、太陽能、氫能等。此外,儲能在平衡幾種綠色能源的既定供應(yīng)變化方面也發(fā)揮著越來越重要的作用。為了規(guī)劃現(xiàn)有供電網(wǎng)
MOLCAS是由科學(xué)家開發(fā)的**化學(xué)軟件,供科學(xué)家們使用。它并不是一個純粹的商業(yè)產(chǎn)品,也不是軟件開發(fā)者(Lund University)為了創(chuàng)造財(cái)富而出售的。開發(fā)者在MOLCAS中集合了他們在計(jì)算**化學(xué)領(lǐng)域收集的經(jīng)驗(yàn)和知識。MOLCAS是一個科研產(chǎn)品,被Lund**化學(xué)小組用來開發(fā)新的和改進(jìn)的計(jì)算工具。MOLCAS背后的基本原理是開發(fā)方法,將允許精確的從頭計(jì)算處理非常普遍的電子結(jié)構(gòu)問題的分子系統(tǒng)
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