为解决预测难题，研究人员利用 SEER 数据库数据开展相关研究。他们构建多种机器学习（ML）模型，发现 CatBoost 模型预测转移效果佳，“RSF + Enet [alpha = 0.8] ” 模型预测预后良好，为临床决策提供了有力支持。 在泌尿系统的众多疾病中，膀胱癌是一种较为常见且 ...

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 ...