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dynamic model switching
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机器学习中的动态模型切换以提高准确度
本研究通过动态模型切换的新范式,应对了机器学习中数据集不断变化的挑战,引入了一个自适应集成模型,能够根据数据集的演变智能地在 CatBoost 和 XGBoost 之间切换,以优化预测准确性。
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5 months ago
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