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穿越荆棘：基于随机森林模型的数值导向 LLMs 研究
通过从随机森林集成学习模型转移知识，本研究提出了一种训练大型语言模型的新方法，通过将随机森林决策路径转化为自然语言表达，提高了模型分类和解释决策的能力，并验证了这些规则对于分类准确性的影响。
PDF25 days ago
Matbench Discovery - 机器学习晶体稳定性预测的评估框架
Matbench Discovery 通过部署机器学习（ML）能源模型在高通量搜索稳定无机晶体中模拟。我们解决了（i）热力学稳定性与形成能之间的脱节和（ii）域内与域外的性能之间的差异问题。通过本文和我们的 Python 包以及在线排行榜，
PDF10 months ago
重新审视 N-CNN 的临床实践
通过优化超参数并评估其对分类指标、解释性和可靠性的影响，本文重新研究了新生儿卷积神经网络 (N-CNN)，并讨论了其在临床实践中的潜在影响。
PDFa year ago
神经网络熵（NNetEn）：通过熵特征分离脑电信号和混沌时间序列，用于计算 NNetEn 的 Python 包
本文提出了基于 NNetEn 算法的两种新分类指标：R2 Efficiency 和 Pearson Efficiency，以及将传统熵测量和 NNetEn 特征应用于时间序列分类中的成功实现，通过实验验证了该方法在分类问题中的高效性。
PDFa year ago
语言模型分类器在再入院预测中比 XGBoost 更符合医生词汇敏感性
本文介绍了一种新的评估模型性能的方法 —— 敏感分数，并通过比较专业医生和机器学习模型敏感分数在词汇级别上的排名相关性来评估其决策逻辑差异。结果表明，敏感分数可以更准确地衡量模型的鲁棒性，该方法可以用于自然语言处理等领域的分类任务的性能评估
PDF2 years ago