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Stata 19 | 基于H2OML的二元分類器錯誤率近似統(tǒng)計檢驗方法
研究背景當您使用Stata全新的h2oml命令套件完成梯度提升機(GBM)與隨機森林(RF)分類器訓練后,測試數(shù)據(jù)顯示GBM模型準確率達87%,而RF模型為85%。這是否意味著GBM就是較優(yōu)選擇呢?且慢定論。為何單一準確率指標不足為憑準確率、AUC值及均方根誤差等指標雖被廣泛采用,但其本質(zhì)僅是點估計。這些數(shù)值僅反映模型在特定測試樣本上的表現(xiàn),未能考慮樣本間變異所導致的波動。換言之,它們無法回答這個
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Nature都在用SPSSPRO!國產(chǎn)數(shù)據(jù)分析軟件走向世界!
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