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RSS订阅原创 Datawhale AI 夏令营 第三期
model.eval() # 切换到评估模式，这对于某些模块如Dropout和BatchNorm是必需的。第四步：创建siRNADataset类，用于加载siRNA数据，并将序列数据转换为模型可以处理的格式。第六步：创立评估指标计算函数，用于计算模型的各项评估指标，包括精确度、召回率、F1值和评分。model.load_state_dict(best_model) # 加载最佳模型权重。第七步：创建模型评估函数，用来在测试集上评估模型性能。第八步：模型训练函数，用来训练模型，第三步是创建基因组词汇类。
2024-07-28 23:32:37
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原创 Datawhale Al夏令营
和传统的梯度提升算法相比，XGBoost进行了许多改进， 它能够比其他使用梯度提升的集成算法更加快速，并且已经被认为是在分类和回归上都拥有超高性能的先进评估器。每轮迭代中，模型会计算残差的负梯度作为新的学习目标，训练一个决策树来拟合该梯度，并以适当的学习率将新树加入到累加函数中。通过历史平移获取上个阶段的信息；如下图所示，可以将d-1时间的信息给到d时间，d时间信息给到d+1时间，这样就实现了平移一个单位的特征构建。，也是通常作为数据挖掘比赛的基线模型，在不需要过程调参的情况的也能得到比较稳定的分数。
2024-07-17 21:19:35
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空空如也
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