8、机器学习算法在双胞胎分类与半导体产量预测中的应用

机器学习算法在双胞胎分类与半导体产量预测中的应用

1. 双胞胎分类中的机器学习算法对比

在双胞胎分类的研究中，主要对比了创新卷积神经网络（I_CNN）和多类支持向量机（MCSV）这两种机器学习方法。

1.1 支持向量机原理

支持向量机（SVM）通过在特征空间中确定一个超平面来优化不同类别之间的分离。这个超平面作为决策边界，使SVM能够根据新数据点相对于超平面的位置将其分类到不同类别中。

1.2 实验过程

在Python脚本中，使用scikit - learn的 train_test_split 函数将数据集（x_data和y）划分为样本子集，其中80%用于训练，20%用于测试。接着，使用 StandardScaler 方法对训练数据进行标准化，使特征具有零均值和单位方差。之后，实例化一个最大深度为10的决策树分类器，并在标准化后的训练数据上进行训练。最后，将模型应用于测试集和训练集进行标签预测，并使用scikit - learn的 accuracy_score 指标评估准确性。

1.3 统计分析

统计分析在配备特定要求的笔记本电脑上进行，使用IBM SPSS工具对I_CNN和MCSV进行评估。对提出的和现有的算法进行了5次迭代实验，每次迭代将预测效率记录在SPSS工具中，并以表格形式整理数据。对每次迭代的数据进行独立样本T检验，结果显示两组之间无统计学意义，p值为0.111（p > 0.05）。

1.4 实验结果

实验旨在比较I_CNN和MCSV在双胞