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在埃塞俄比亚农村地区，使用集合机器学习算法预测新生儿死亡率
类失衡。不平衡的数据集可以使机器学习模型偏向多数级别，从而影响了他们准确预测少数类别的能力[24]。数据不平衡的问题通常与错误分类的问题有关，在这些问题中，与多数类相比，少数类别往往会被错误分类[25]。可以通过减小或过度采样来减少问题，从而产生类平衡的数据。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）是一种非常流行的过采样方法，旨在改善随机的过度采样[26]。根据Batista等人[25]，过度采样方法比未经少采样方法给出了更好的结果。当数据高度不平衡时，多数族裔和少数族裔之间的显着差异可以通过过度采样方法来处理。通过添加或删除数据集中的样本，可以解决不平衡的类分布问题[27]。
小型模块化核反应堆
联合州政府委员会成立于 1937 年，是宾夕法尼亚州议会的主要和中央无党派、两院制研究和政策制定机构。1 由众议院和参议院领导层组成的十四人执行委员会负责监督委员会。来自众议院的七名执行委员会成员分别是议长、多数党和少数党领袖、多数党和少数党党鞭以及多数党和少数党核心小组主席。来自参议院的七名执行委员会成员分别是临时议长、多数党和少数党领袖、多数党和少数党党鞭以及多数党和少数党核心小组主席。根据法规，执行委员会从议会成员中选出委员会主席。从历史上看，执行委员会还为委员会选出副主席或财务主管，或两者兼任。委员会开展的研究由法规或简单或联合决议授权。一般而言，委员会有权根据大会的指示进行调查、研究问题和收集信息。委员会对各种主题进行深入研究，提出改进公共政策和成文法的建议，并与立法者及其工作人员密切合作。委员会的研究可能涉及任命一个立法工作组，该工作组由众议院或参议院或两者的指定数量的立法者组成，如授权法规或决议所述。除了跟踪特定研究的进展之外，工作组的主要作用是确定是否授权发布研究报告以及引入报告中包含的任何拟议立法。但是，工作组的授权并不一定反映对报告中包含的所有调查结果和建议的认可。一些研究涉及一个由来自英联邦各地的专业人士或相关方组成的指定咨询委员会，这些专家在特定主题方面具有专业知识；其他研究则由委员会工作人员专门管理，并由那些可以提供有关特定主题的见解和信息的实体的代表非正式参与。当研究涉及咨询委员会时，委员会将寻求成员之间的共识。2 尽管咨询委员会成员可能代表某个特定的部门、机构、协会或团体，但这种代表并不一定反映该部门、机构、协会或团体对研究报告中所载所有调查结果和建议的认可。
Hansard -Nairobi
此后，该法案在2024年12月3日星期二二读时被众议院审议并通过，并承诺委员会委员会。的确，正如您可能已经在今天的订单文件上注意到的那样，该法案计划根据第14号命令在整个众议院委员会中进行审议。hon。成员，在众议院继续考虑整个众议院委员会的法案之前，我想通知您，此后我收到了该法案的赞助商的请求，该法案是多数党的领导人，这是一封2024年12月2日的信件，要求我同意我的同意，以撤销与垃圾金属ACT有关的拟议的修正案。他们试图改变废金属委员会的组成。在信中，多数政党的领导人指出，众议院最近通过了《法规法》（杂项修正案）法案（国民议会法案，第67号，第67号法案），其中包括《废金属法案》的修正案，Cap.503。在通过《法规法》（《杂项修正案》）（《国民议会法案》第67号法案）中，该众议院修改了2024年《商业法（修正案）法案》中现在包含的规定，并将其转交给参议院以审议。根据多数党的领导人的说法，考虑《废金属法》第4条的修正案，第503条，而《法规法》（《杂项修正案》）法案（国民议会法案号67 of 2023），等待参议院的考虑。在这方面，该法案将在整个众议院的委员会中进行，而无需提及撤销条款。考虑了多数党领袖的理由后，我已经提出了他的要求，要求撤回与《废金属法》有关的规定，第503页，《商业法》（修正案）法案（《国民议会》第49号法案，第49号法案）。将被认为好像撤回的修正案不是从头开始的一部分。我感谢多数党的领导人在确保立法的有效处理方面被霍克眼睛蒙上眼睛，尤其是在我们继续休会之前的这一忙碌时期。相应地指导房屋。我们回到第7号订单。
保护主义与经济增长：全球化第一时代的因果证据
我们调查了贸易保护主义政策如何影响经济增长。我们的经验策略利用了一个非凡的税收丑闻，导致瑞典政府意外改变。在1887年，贸易保护主义者的多数席卷了议会的自由贸易多数。我们采用合成控制方法来选择可以比较瑞典经济增长的控制国家。我们找不到证据表明贸易保护主义政策影响了经济增长并研究渠道的原因。关税增加了政府收入。但是，结果并未表明贸易保护主义政府通过增加政府支出来刺激短期经济。
MISTY：其他功能'T。 Yanagida'
Description Miscellaneous functions for (1) data management (e.g., grand-mean and group-mean cen- tering, coding variables and reverse coding items, scale and cluster scores, reading and writ- ing Excel and SPSS files), (2) descriptive statistics (e.g., frequency table, cross tabulation, ef- fect size measures), (3) missing data (e.g., descriptive statistics for missing data,错过数据模式，Little的完全随机丢失的测试以及辅助可变分析），（4）多级数据（例如，多级统计统计，组内和组相关矩阵，多级验证性因素分析，多层次验证性因素分析，特定水平的级别拟合分析，跨级别的级别测量量度分析，多数级别的多数级别的多数级别，以及5）多重级别的多重级别，多）多（5） (e.g., confirmatory factor analysis, coefficient al- pha and omega, between-group and longitudinal measurement equivalence evaluation), (6) statis- tical analysis (e.g., bootstrap confidence intervals, collinearity and residual diagnostics, domi- nance analysis, between- and within-subject analysis of variance, latent class analysis, t-test, z- test, sample size determination), and (7) functions to interact用“飞艇”和“ mplus”。