研究人员基于 MIMIC 数据库开展老年非心脏手术患者 30 天死亡风险预测模型研究。结果显示 CatBoost 模型性能最佳，能辅助临床决策，意义重大。 在人口老龄化加速的当下，老年群体规模不断扩大。这使得医疗领域面临诸多新挑战，其中老年患者的手术风险评估 ...

研究人员利用 NHANES 数据，采用 5 种机器学习算法构建 OA 风险预测模型。结果显示，CatBoost 模型表现最佳。该研究为 OA 早期干预和管理提供了有效工具。 在全球老龄化进程加速的当下，骨关节炎（Osteoarthritis，OA）如同潜伏在中老年人身边的 “健康杀手”，日益 ...

GiveMeSomeCredit 是一个基于机器学习的信用风险评估系统，旨在帮助金融机构评估客户的信用风险。系统使用多种机器学习算法，包括 XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林和逻辑回归，以提供准确的信用风险评估。 Activity ...

我让扣子AI学习搭子利用MCP拓展自动在飞书文档里写笔记。 提取更多特征 尝试不同的模型 模型融合：使用catboost、xgboost和lightgbm三个模型分别输出三个结果，将结果直接进行加权平均融合。” 新建一个飞书文档，标题“发电功率预测竞赛学习笔记”。将上述 ...