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aracelidíazPerales（协调员），ConcepciónMaríaGarcía，IreneBretónLesmes，ÁngelGilIzquierdo，GemaNietoMartínez，AnaMaríaRivasvelasvelas velasco andMaríaDecorteccoandMaríadeCortes saporte corortes ssaunche cotte
战略产业路线图 (SIR)
• Carlos Abellan，Quside • Francesco Battistel，Qblox • Michael Bauer，Eviden • Xenia Bogomolec，Quant-X • Thierry Botter，QuIC • Simone Capeleto，ThinkQuantum • Emilia Conlon，Riverlane • Elif Kiesow Cortez，Ethicqual • Thierry Debuisschert，Thales • Eliott Doutriaux，Alice & Bob • Marta Estarellas，Qilimanjaro • Muhammad Nabil Faradis，剑桥大学 • Martin Farnan，Equal1 • Benjamin Frisch，CERN • Franz Georg Fuchs，SINTEF • Alberto García García，埃森哲 • Helmut Griesser，Adva Network Security • Robert Harrison，Sonnenberg Harrison • Wilhelm Kaenders，TOPTICA Photonics • Anna Kaminska，Creotech • Martin Knufinke，Eviden • Jasper Krauser，空中客车 • Thomas Länger，Nutshell Quantum-Safe • Wolfgang Lechner，ParityQC • Enrique Lizaso，Multiverse Computing • Glenn Manoff，Riverlane • Maria Maragkou，Riverlane • Eva Martín Fierro，Qilimanjaro • Luigi Martiradonna，Riverlane • Ziad Melhem，Oxford Quantum Solutions • Agnes Meyder，Roche • Hassan Naseri，Accenture • Clara Osorio Tamayo，TNO • Homer Papadopoulos，Syndesis • Cécile Perrault，Alice & Bob
COVID-19疫苗：安全性，功效和可接受性
tinging ye Dr. Zifu Zhong教授博士AdolphoGarciía -Save证明。博士迈克尔·谢拉特教授Brush G.来自Geest。临床疫苗开发。angew。化学。他们。ed。2020，59，2 - 15。
卫生技术评估中使用真实世界数据的计划。西班牙 HTA 网络中真实世界数据 (RWD) 的潜在用途
西班牙 HTA 网络中真实世界数据 (RWD) 的潜在用途。Celia Muñoz Fernández、Lucía Prieto Remón、Sandra García Armesto - 马德里：卫生部。萨拉戈萨：Agon 健康科学研究所 (IACS) - 36 页；24 厘米（收藏：报告、研究和调查。系列：西班牙卫生技术评估机构和 SNS 服务网络方法发展系列。IACS）
2025年3月2日在CST中 - 2月28日，星期五
1:15 pm从德克萨斯州中部（进化片PAEDOMOLGE）到发育的地表眼睛和地下萨拉曼德物种之间的分歧基因表达»ruben U. Tovar，Brittany A. Dobbins，Rebecca L. Young博士，Katherine Bockrath博士
战略行业路线图（SIR）
• Carlos Abellan, Quside • Francesco Battistel, Qblox • Michael Bauer, highlights • Xenia Bogomolec, Quant-X • Thierry Botter, Quic • Simone Capeleto, Thinkquantum • Emilia Conlon, Riverlane • Elif Kiesow Cortez, Ethicqual • Thierry debuts, Thales • Thales • Eliott Doutriaux，Alice＆Bob•Marta Estarellas，Qilimanjaro•Muhammad Nabil Faradis，剑桥大学•Martin Farnan，Martin Farnan，等于1•Benjamin Frisch，Cern•Franz Georg Fuchs，Sintef•Sintef•AlbertoGarcíaGarcía，Accenture•Accenture•Helmut Griess corecter•Helmut Griesser，Robert GriiSser，Robert robert。 Harrison，Sonnenberg Harrison•Wilhelm Kaenders，Toptica Photonics•Anna Kaminska，Creotech，Creotech•Martin Knufinke，亮点•Jasper Krauser，Airbus，Airbus•ThomasLänger Riverlane的Maria Maragkou•EvaMartínFierro，Qilimanjaro•Luigi Martiradonna，Riverlane•Melhem姨妈，牛津量子解决方案。
遗产2018
HERITAGE 2018 Proceedings of the 6 th International Conference on Heritage and Sustainable Development Edited by Rogério Amoêda, Sérgio Lira, Cristina Pinheiro, Juan M. Santiago Zaragoza, Julio Calvo Serrano & Fabián García Carrillo Cover photo: Alhambra, Granada © 2018 The Editors and the Authors All rights reserved.未经出版商事先事先书面许可，可以复制本书的一部分，以任何形式或任何方式传输，以任何形式或任何方式传输。
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
