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      機器學習和線性隨機效應混合模型在縱向數(shù)據(jù)預測上的對比

      2018-01-02 | rar | 0.64 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　本文針對牛奶中所含蛋白質(zhì)的縱向數(shù)據(jù)，利用R軟件，運用機器學習方法中的決策樹、boost、bagging、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機和傳統(tǒng)處理縱向數(shù)據(jù)的線性隨機效應混合模型做預測對比。變化訓練集并進行八折交叉驗證，對得到的標準均方誤差分析可知：對于該數(shù)據(jù)，無論是長期預測（訓練集更大）還是短期預測，傳統(tǒng)的方法遠遠不如機器學習方法，機器學習方法有很好的穩(wěn)健性。

      線性 機器學習
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