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 ...

结果显示 CatBoost 模型预测性能最佳，能助力早期识别 SMPP。该研究为临床诊疗提供重要依据。 在儿童呼吸道疾病的 “战场” 上，支原体肺炎（MPP）是常见的 “敌人”。近年来，中国各地儿童 MPP 病例数显著增加，尤其是 6 - 11 岁的孩子，MPP 成为他们肺炎的主要 ...

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 ...

本项目是一个基于机器学习的信贷评分卡系统，用于评估借款人的信用风险。系统使用了多种机器学习模型，包括逻辑回归、XGBoost、LightGBM和CatBoost，通过分析借款人的各种特征来预测违约风险。 ├── data_exploration.py # 数据探索分析脚本 ├── data_preprocessing.py ...

准确的金融市场预测需要多样化的数据源，包括历史价格趋势、宏观经济指标和金融新闻。现有方法通常独立处理这些数据，未能有效建模其交互。 本文提出了跨模态时间融合（CMTF）框架，集成异构金融数据以提高预测准确性。实验表明，CMTF在预测上优于多种 ...

LightGBM是一个快速、高效的梯度提升框架，他由微软开发，在数据挖掘和机器学习领域应用广泛。接下来详细介绍下他的原理 1. 梯度提升框架：LightGBM基于梯度提升决策树（GBDT）算法，通过迭代地训练决策树来逐步减少预测误差。它将弱学习器（如决策树）组合 ...

例如，结合谷歌交通地图与CatBoost模型预测街道级交通污染物；利用深度学习算法提升VOC排放分析精度；集成时间序列模型评估气候变化影响。