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本文比较了两种降维策略:单变量特征选择与方差分析和特征聚合与Ward层次聚类。这两种方法在回归问题中使用贝叶斯岭作为监督估计器进行比较。
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本文比较了随机森林(RF)和直方图梯度提升树(HGBT)模型在回归数据集上的得分和计算时间。
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本文介绍了等渗回归算法,该算法在最小化训练数据的均方误差的同时,寻找函数的非递减近似。与线性回归模型相比,等渗回归作为一种非参数模型,除了单调性外,不假设目标函数的任何形状。