特征选择作为机器学习工作流程中的关键环节，对模型性能具有决定性影响。 Featurewiz是一个功能强大的特征选择库，具备以下核心能力： 高度自动化的特征选择，仅需少量代码即可完成。 全面的特征工程功能，不仅能够选择特征，还能生成数百个衍生特征并 ...

大模型的发展让CGI有了飞速的发展。一个好的艺术家可以创造出与现实几乎无法区分的产品。而如何检测AI生成的图片变得越 ...

为优化医疗资源配置，研究人员针对医院门诊量受多因素影响的问题，开展基于 XGBoost 算法的门诊量预测研究。对比 SARIMAX 和 RF 模型，发现 XGBoost 预测精度最高，揭示专家数量、气象条件等为关键影响因素，为医院资源规划提供数据支撑。 医院门诊量的波动 ...

本研究针对传统心理压力检测方法成本高、侵入性强的问题，创新性地结合卷积神经网络(CNN)和极限梯度提升(XGBoost)算法 ...

在量化投资领域，因子筛选和合成是构建有效选股组合的核心步骤。传统线性模型在处理因子非线性预测能力时存在局限，因此我们考虑是否可以借用机器学习模型（例如树模型、神经网络模型等）来挖掘因子非线性的预测能力。本报告重点探讨了使用树模型来 ...

XGBoost is a popular open source machine learning library that can be used to solve all kinds of prediction problems. Here’s how to use XGBoost with InfluxDB. XGBoost is an open source machine ...

Researchers have developed a novel AI-driven framework using the XGBoost algorithm to accurately evaluate the skid resistance of asphalt pavements under various conditions. Published in Smart ...

Researchers developed and validated a machine-learning algorithm for predicting nutritional risk in patients with nasopharyngeal carcinoma.