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使用Adaboost算法
早期发现黑色素瘤皮肤癌对于改善预后和挽救生命至关重要。这项研究旨在使用Adaboost算法优化黑色素瘤图像的分类。采用10,000张黑色素瘤图像的数据集，研究结合了用于图像分割的精美方法，用于特征提取的HU矩和用于分类的ADABOOST算法。5倍的交叉验证结果显示平均准确性为61.52％。虽然精度始终超过召回，表明该模型在预测积极病例时的保守性质。结果与先前的研究保持一致，强调了黑色素瘤分类的挑战。这项研究通过展示早期黑色素瘤检测中机器学习的潜力和改进领域为领域做出了贡献。未来的研究建议探索混合模型，并使数据源多样化，以增强鲁棒性和概括性。
基于逻辑回归，Randomforest，XGBoost和Adaboost的贷款默认预测研究
在金融领域，信用风险是与抵押，信用卡和其他类型贷款有关的常见现象。总是有可能借款人不会全额偿还贷款。与贷款申请有关的风险评估是贷款机构在残酷市场和盈利能力中生存的主要问题。贷款机构每天从消费者那里收到许多贷款申请，但并非所有这些贷款都得到了批准。这些机构使用各种技术来评估申请人的信息，以便做出最佳选择。尽管如此，许多人未能每年支付贷款。贷方必须处理这种巨大损失[1]。人工智能技术可以实现深度挖掘和分析大数据，以应对金融技术带来的财务风险和挑战。与传统专家评级的缺点相比，用于预测银行信用贷款违约的机器学习模型表现更好[2]。人工智能可以利用大数据和机器学习技术来分析借款人的个人信息，信用记录和其他相关数据，从而帮助银行和其他金融机构评估信贷风险并做出更准确的贷款决策。作为一种新兴技术，人工智能无疑将成为金融业发展的巨大推动力。它将降低客户贷款的违约率，并使银行的资本流程过去正常，银行和其他金融机构经常使用人工分析来确定客户的信用。基于以前的数据，人工信用分析是一种效率低下且耗时的方法。它无法处理大量数据，例如机器学习。同时，人工信用分析的准确性远低于机器学习的准确性。机器学习可以发展更多自动化
引文：Shawni Dutta 和 Samir Kumar Bandyopadhyay。“用于脑肿瘤检测的交叉验证 AdaBoost 分类器”。
[19] 分类器。基本上，此实现的目标是提高 DT 分类器的效率。此分类器的学习率为
使用机器检测脑电图中的癫痫发作
摘要 本研究使用健康受试者和癫痫患者的脑电信号记录公共数据集构建了三个时间复杂度较低的简单分类器，分别是决策树、随机森林和 AdaBoost 算法。首先对数据进行预处理，提取代表大脑活动的短波电信号。然后将这些信号用于选定的模型。实验结果表明，随机森林在检测脑电信号中是否存在癫痫发作方面准确率最高，为 97.23%，其次是决策树，准确率为 96.93%。表现最差的算法是 AdaBoost 评分准确率，为 87.23%。此外，决策树的 AUC 得分为 99%，随机森林为 99.9%，AdaBoost 为 95.6%。这些结果与时间复杂度更高的最先进的分类器相当。
基于...
本研究采用新的基于增强的集合机学习模型，即梯度提升（GB）和自适应增强（ADABOOST），以预测地球聚合物稳定的粘土质土壤的无限制抗压强度（UCS）。使用270种用地质聚合物稳定的粘土式土壤样品开发并验证了GB和Adaboost模型，并用碎屑炉炉炉和粉煤灰作为源材料，氢氧化钠溶液作为碱性激活剂。数据库随机分为培训（80％）和测试（20％）集，用于模型开发和验证。使用了几个性能指标，包括确定系数（r 2），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均平方误差（MSE），用于评估开发模型的准确性和可靠性。这项研究的统计结果表明，GB和ADABOOST是根据R 2（= 0.980，0.975）的获得值（= 0.585，0.655），RMSE，RMSE（= 0.969，1.088）和MSE（= 0.940，1.185）的跨性别林地，相应地相差的，相应地相比，rmse（= 0.969，1.088），RMSE（= 0.969，1.088），RMSE（= 0.969，1.088），rmse（= 0.969，1.088），相应地相应地相比，梯度提升，多变量回归和基于多代基因编程的模型。此外，敏感性分析结果表明，地面抛光爆炸渣含量是影响UCS的关键参数。
使用机器学习优化糖尿病分类...
方差和 Fisher 判别比。研究人员随后结合了十种不同的分类器，包括线性判别分析、二次判别分析、普通贝叶斯、高斯过程分类、支持向量机、人工神经网络、AdaBoost、逻辑回归、决策树、
增强了乳腺癌预测的中性嗜性套装和机器学习方法
摘要：乳腺癌是影响全世界女性的最普遍的癌症类型，并对女性死亡构成严重风险。为了降低死亡率并提高治疗结果，早期检测至关重要。中性粒细节理论（NST）和机器学习方法（ML）方法在本研究中整合，以提供一种新型的混合方法（NS-ML），可改善乳腺癌诊断。使用威斯康星诊断乳腺癌（WDBC）数据集，该研究将这些数据转化为中性粒细胞（N）表示，以有效捕获不确定性。在N数据集（而不是传统数据集）上训练时，ML算法（例如决策树（DT），随机森林（RF）和自适应增强（Adaboost））的表现更好。值得注意的是，n- adaboost模型以99.12％的精度和100％的精度取得了出色的结果，突出了NS在增强诊断可靠性方面的功效。
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
使用局部二值模式 (LBP) 特征提取进行玉米叶病分类
摘要 玉米是一种在印度尼西亚等发展中国家广泛种植的植物。为了提高玉米产量，研究人员一直在对玉米植物疾病分类的当前技术进行创新。三种疾病侵袭玉米叶片，即灰斑病、枯萎病和灯心草病。我们使用的数据量为 3500 个数据，其中包括 500 个灰斑病、1000 个枯萎病、1000 个灯心草病和 1000 片健康叶片。本研究旨在开发一种人工智能模型。我们开发的人工智能模型使用 LBP 特征提取结合 k-NN 作为分类器。除了使用 k-NN 方法外，我们还使用了几种分类方法（如朴素贝叶斯和 Adaboost）进行测试。我们的测试结果是，与朴素贝叶斯和 Adaboost 方法相比，k-NN 方法具有最高值。使用 k=5 的 k-NN 的性能结果为 81.1%、AUC 值为 94.1%、F1-Score 为 80.9%、准确率为 81.8%、召回率为 81.1%。