XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精度指标
通过机器学习中的银行数据中的欺诈检测...
摘要随着技术高级和电子商务服务的扩展，信用卡已成为最受欢迎的付款方式之一，导致银行交易量增加。此外，欺诈的显着增加需要高银行交易成本。因此，检测欺诈活动已成为一个引人入胜的话题。在这项研究中，我们考虑使用类重量超级参数来控制欺诈和合法交易的重量。我们特别使用贝叶斯优化来优化超参数，同时保留诸如不平衡数据之类的实际问题。，我们提出重量调整作为不平衡数据的预先过程，以及Catboost和XGBoost，以通过考虑投票机制来提高LightGBM方法的性能。最后，为了进一步提高绩效，我们使用深度学习来微调超参数，尤其是我们提出的重量调节器。我们对现实世界数据进行一些实验，以测试提出的方法。为了更好地覆盖不平衡的数据集，除了标准ROC-AUC外，我们还使用召回精度指标。使用5倍的交叉验证方法分别评估了Catboost，LightGBM和XGBoost。此外，大多数投票集合学习方法用于评估组合算法的性能。LightGBM和XGBoost达到了ROC-AUC D 0.95，精度为0.79，召回0.80，F1得分0.79和MCC 0.79的最佳水平标准。这对我们将其比较的尖端方法进行了重大改进。通过使用深度学习和贝叶斯优化方法来调整超参数，我们还符合ROC-AUC D 0.94，精度D 0.80，召回D 0.82，F1分数D 0.81和MCC D 0.81。
atif/参考：Ergün，Ö.n。 ＆İlhan，H.O。 （2021）。使用机器学习方法的早期糖尿病预测。欧洲科学与技术杂志
糖尿病是一种无法治愈且致命的常见疾病。全世界数百万人患有糖尿病，这直接影响了人们的生活。早期诊断有助于减少糖尿病的影响并改善患者的生活质量，但通常在诊断之前患有糖尿病的人多年。可以通过在患者现有数据上应用机器学习方法来做早期诊断。以这种方式，人们可以在不参加葡萄糖筛查测试或任何血液检查的情况下迅速被诊断出。回答一个简单的问题集将足以确定一个人是糖尿病患者还是有糖尿病的风险。在拟议的研究中，通过机器学习技术进行糖尿病的测定。在此范围内，一种公开可用的糖尿病数据集，其中包括从520人那里收集的16个功能，用于创建预测模型。在数据集上单独执行了八种机器学习方法。使用10倍的交叉验证模式验证了每个模型的结果。基于精度指标，基于混乱矩阵的其他性能指标；还报道了精度，召回和F1得分。所有创建的模型均得出高精度得分。使用一种基本的机器学习技术，天真的贝叶斯，将最低精度得分评估为88.85％。最高准确率为99.04％，这是通过使用一维卷积神经网络模型获得的。设计的卷积神经网络模型还导致其他指标的性能得分最高，为100.00％，98.63％和99.31％的精度，召回和F1得分。这些发现表明，创建的1D CNN模型可以通过仅向患者提出几个问题来确定糖尿病患者。
细胞塔三角剖分的定量分析...
孟买，印度。 摘要：这项研究深入研究了数字取证中细胞塔三角调节（CTT）的准确性和可靠性，在各种现实世界情景中采用了多种移动设备样本，包括犯罪调查，失踪人员和公司安全漏洞。 通过模拟这些情况，该研究旨在为CTT在城市和农村环境中的有效性提供全面的理解。 数据是在信号强度，塔位置和时间戳上精心收集的，并使用统计方法对CTT准确性和可靠性进行了分析。 从描述性统计数据，比较分析，精度指标和相关分析的发现揭示了对CTT在数字取证中应用的重要见解。 尽管精确局限性有所限制，这是由虚拟三角形大小的可变性所表明的，但该研究强调了CTT在支持调查方面的潜力，同时也强调了道德考虑和法律依从性的重要性。 这项研究有助于进步数字取证，从而对CTT的能力和局限性有细微的了解。 关键字：细胞塔三角剖分，刑事调查，数字取证，道德考虑，位置跟踪。 1。 引言数字取证在当代研究中起着关键作用，细胞塔三角剖分是一种有力的位置跟踪工具。 它揭示了秘密，跟踪动作，并有助于将我们数字存在的难题拼凑在一起。 ，但是像任何强大的工具一样，它需要谨慎和道德反思。孟买，印度。摘要：这项研究深入研究了数字取证中细胞塔三角调节（CTT）的准确性和可靠性，在各种现实世界情景中采用了多种移动设备样本，包括犯罪调查，失踪人员和公司安全漏洞。通过模拟这些情况，该研究旨在为CTT在城市和农村环境中的有效性提供全面的理解。数据是在信号强度，塔位置和时间戳上精心收集的，并使用统计方法对CTT准确性和可靠性进行了分析。从描述性统计数据，比较分析，精度指标和相关分析的发现揭示了对CTT在数字取证中应用的重要见解。尽管精确局限性有所限制，这是由虚拟三角形大小的可变性所表明的，但该研究强调了CTT在支持调查方面的潜力，同时也强调了道德考虑和法律依从性的重要性。这项研究有助于进步数字取证，从而对CTT的能力和局限性有细微的了解。关键字：细胞塔三角剖分，刑事调查，数字取证，道德考虑，位置跟踪。1。引言数字取证在当代研究中起着关键作用，细胞塔三角剖分是一种有力的位置跟踪工具。它揭示了秘密，跟踪动作，并有助于将我们数字存在的难题拼凑在一起。，但是像任何强大的工具一样，它需要谨慎和道德反思。这项定量研究旨在为细胞塔三角剖分的准确性和可靠性提供经验证据，从而对其在刑事调查中的应用以及与使用相关的道德挑战提供了见解。根据Rogers和C.（2020）的研究，数字取证，调查和分析数字设备和网络的科学在现代犯罪和民事调查中起着关键作用。随着技术的不断发展，法医专家不断寻求创新的方法来提取有价值的信息。出现的一种强大的技术是细胞塔三角剖分。此高级方法使研究人员通过从多个单元塔的三角仪信号来查明移动设备的地理位置。本文深入研究了细胞塔三角剖分的复杂性，探索其应用，益处，三角剖分过程，准确性考虑，道德含义及其在当代数字取证中的作用。根据Yang等人的说法。 的研究（2010年），细胞塔三角剖分利用移动设备与附近的细胞塔之间的连续通信。 每个塔都会从设备获得信号强度测量，从而创建一个独特的数字足迹。 通过分析从至少三个不同塔收集的信号强度数据，研究人员可以使用几何三角剖分来准确确定设备的位置。 此过程构成了数字取证领域中广泛应用程序的基础。 1.1数字取证中的应用：根据Yang等人的说法。的研究（2010年），细胞塔三角剖分利用移动设备与附近的细胞塔之间的连续通信。每个塔都会从设备获得信号强度测量，从而创建一个独特的数字足迹。通过分析从至少三个不同塔收集的信号强度数据，研究人员可以使用几何三角剖分来准确确定设备的位置。此过程构成了数字取证领域中广泛应用程序的基础。1.1数字取证中的应用：