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将随机森林算法与k-nearest进行比较...
和技术科学，Saveetha University，Chennai，印度泰米尔纳德邦，Pincode：602105。摘要目的：本文的主要目的是使用新型的K-Neareb-Nearper机器学习算法提高中风预测的准确性，与随机森林算法相比。材料和方法：本文中使用的两个组是新型的K-Neartible算法和随机森林算法。数据集由5000多个患者医学和个人记录记录组成。这里进行了预测功能分析，进行了80％，CI值为95％，两组n = 10迭代的样本量。结果：新型的K-Neart邻居算法95.70％在预测使用的中风预测数据集时，而随机森林为94.80％。存在两组之间统计上无关的差异（p = 0.204； p> 0.05）。因此，随机森林比最近的邻居更好。结论：与随机森林相比，新颖的K-最近的K-最近的邻居算法更好，既是精度和准确性关键词：机器学习，新颖的K-北端邻居，随机森林，中风预测，分类，决策树。简介
可解释的人工智能（XAI）
工程学院NAVSAHYADRI小组，A/P Naigoan Tal：Bohr Dist。：浦那平码：412213摘要：经常讨论可解释的人工智能，与深度学习有关，并在脂肪中起重要作用 - 公平，问责制和透明度 - ML模型。XAI对于想要在实施AI时建立信任的组织很有用。XAI可以帮助他们了解AI模型的行为，从而帮助找到诸如AI偏见之类的潜在问题。xai反驳了机器学习的“黑匣子”趋势，即使是AI的设计师也无法解释为什么它做出了特定的决定。XAI帮助人类用户了解AI和机器学习（ML）算法背后的推理以提高其信任。AI中使用的机器学习（ML）算法可以归类为“ White-Box”或“ Black-Box”。 白色框模型提供了域专家可以理解的结果。 另一方面， Black-Box模型也很难解释，即使域专家也几乎无法理解。 XAI算法遵循透明度，解释性和解释性的三个原则。AI中使用的机器学习（ML）算法可以归类为“ White-Box”或“ Black-Box”。白色框模型提供了域专家可以理解的结果。Black-Box模型也很难解释，即使域专家也几乎无法理解。XAI算法遵循透明度，解释性和解释性的三个原则。
序号 描述 安全保护设备 ...
3) 每台设备均应通过整体铸造的凸起字母或永久固定在主结构上的标牌进行标记，以显著标明：（a）制造商名称（b）用于识别设备的名称和编号。（c）适用于设备的 Element Materials Technology 测试报告的编号和日期。（d）批准使用设备的本函的设备参考编号。（e）保护等级。4) 每台设备均应附有一份证书，证明设备严格按照 Element Materials Technology 测试报告中提到的图纸制造，并且与 Element Materials Technology 测试和认证的图纸相同。5) 应向客户提供本函的副本、Element Materials Technology 在其测试报告中建议的条件和维护计划（如果有）的摘录以及详细说明设备操作和维护的说明书副本，以保持其防火特性。 6) 标的设备售后服务及维护将由贵方代表负责，地址：Process Sensing Technologies PST Private Ltd, 32 A&B 一楼，Ambit IT Park Ambattur Industrial Estate, Ambattur 村：Ambattur 城市：钦奈 等级/级别：钦奈 区：钦奈 州：泰米尔纳德邦 邮政编码：600058