这里需要指出的是,混淆变量的特征重要性,在因果随机森林和贝叶斯叠加回归树这两个模型之间有不同的含义:贝叶斯叠加回归树进行的是传统的树模型拟合,混淆变量的作用在于在每一个节点处提升因变量Y在子节点内的“纯度”,而因果随机森林则要求每个节点处选取的混淆变量可以提高子节点彼此之间因果效应估计上的差异。换句话...
通过多目标贝叶斯优化的机器学习优化 为了解决这些挑战,研究团队采用了多目标贝叶斯优化算法。这种机器学习技术经过模拟几何形状的训练,以预测增强应力分布和改善强度重量比的最佳晶格配置。与可能复制现有设计的传统方法不同,这种算法从数据中学习,提出全新的晶格几何结构,有效地减轻了应力集中问题。 利用双光子聚合物化3D打...
这里需要指出的是,混淆变量的特征重要性,在因果随机森林和贝叶斯叠加回归树这两个模型之间有不同的含义:贝叶斯叠加回归树进行的是传统的树模型拟合,混淆变量的作用在于在每一个节点处提升因变量Y在子节点内的“纯度”,而因果随机森林则要求每个节点处选取的混淆变量可以提高子节点彼此之间因果效应估计上的差异。换句话...