会员
周边
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
Chat2DB
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
会员中心
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
deephub
overfit深度学习
博客园
首页
新随笔
联系
订阅
管理
2025年1月7日
增强回归模型的可解释性:基于MCMC的混合建模与特征选择方法研究
摘要: 特征选择是一个识别数据集中最具相关性变量的过程,其主要目标是提升模型性能并降低系统复杂度。传统特征选择方法存在一定局限性。变量之间往往存在相互依存关系,移除某一变量可能会削弱其他变量的预测能力。 这种方法容易忽视某些变量只有在与其他变量组合时才能提供有效信息的情况。这种局限性可能导致模型性能次优。为
阅读全文
posted @ 2025-01-07 11:47 deephub
阅读(16)
评论(0)
推荐(0)
编辑
公告