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data splitting
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支架切分高估虚拟筛选表现
通过使用人工智能模型指导广泛化合物库的虚拟筛选是一种高效的早期药物发现方法。然而，传统的随机数据拆分不符合虚拟筛选库的真实情况，我们的研究发现更真实的基于 UMAP 的聚类数据拆分可以更准确地评估虚拟筛选模型的性能。
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a month ago
在学生退学预测的背景下评估分裂方法
通过使用机器学习技术来预测学术退学现象，本文研究了学术数据的分割和使用策略，揭示了基于时间轴的分割和选择学生的增量学术历史记录是此问题的最佳策略。
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a year ago
转化稀疏系数下的虚假发现率控制：分裂 Knockoffs
该论文提出了一种适应数据的方法，即 Split Knockoff 方法，采用变量和数据分割，从而实现在线性变换稀疏性约束下控制假发现率，在阿尔茨海默病的结构磁共振成像数据集中可以发现萎缩的脑区以及其异常连接。
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3 years ago
使用类内分割进行开放式识别
本文介绍了一种利用深度神经网络作为端到端开放集分类器的方法，并基于类内数据拆分。作者将给定的数据划分为典型和非典型标准子集，使得在异常类的模拟上更有效，即将开放集识别问题转化为传统的分类问题。此外，作者还提出了一种闭集正则化方法，以保证闭集
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5 years ago
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