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rf-Ace. 설명
RF-ACE는 다변량 협회를 밝히지 않고, 규모적인 협회를 밝히고, 예측 인도자를 구축하고, 분류 또는 회귀 트리 앙상블, 크게 및 다양한 데이터 세트로부터 새로운 데이터를 예측하는 강력한 기계 학습 알고리즘을 효율적으로 구현합니다. RF-ACE는 기본적으로 누락 된 값으로 수치적이고 범주 데이터를 처리하고 기능 선택 잠재적으로 대량의 비 형성 기능이 인공 콘트라스트 피쳐, 부트 스트랩 및 P 값 추정을 정상적으로 사용합니다. 이 응용 프로그램은 GBT (Gradient Boosting Tree)와 RF (Random Forest) 알고리즘을 모두 구현합니다. 주요 특징: 데이터는 다양한 형식으로 제공 될 수 있습니다 입력 데이터의 치수에 따라 기본 모델 매개 변수 추정 사용자 정의에 대한 광범위한 지원 중요도 점수는 정규화되어 있으므로 다른 대상 특징을 갖는 병렬 RF-ACE 실행에서 비교할 수 있습니다 : "ALL-VS-ALL"협회 맵 의 건설에 유용하다. 중요도 점수는 경험적 배경 모델 및 T-Test 를 기반으로 한 p 값으로 더 번역됩니다. 예측에 대한 GBT와 RF를 구현한다 직관적 인 인터페이스 : RF-Ace-Filter는 기능 선택을 수행합니다 RF-ACE-Build-Predictor는 Training Data 를 기반으로 예측자를 빌드합니다. RF-Ace-Predict는 새로운 데이터로 예측을합니다
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