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应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
使用随机森林的心力衰竭预测和XG提升，Aidan Gao
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病（CVD），是一种普遍的疾病，可能导致危险情况。每年，全球大约有1790万患者死于这种疾病。对于心脏专家和外科医生来说，准确预测心力衰竭是具有挑战性的。幸运的是，可以使用分类和预测模型，可以使用医疗数据有效地帮助医疗领域。这项研究的目的是通过预测由11个患者属性的五组数据组成的Kaggle数据集来提高心力衰竭预测的准确性。使用多种机器学习方法来了解数据和医学数据库中心力衰竭的可能性。结果和比较表明，预测心力衰竭的精度得分明显提高。将此模型整合到医疗系统中将有助于帮助医生预测患者心脏病的预测
使用Python中数据科学的糖尿病预测
i naveenrangasamy b then削弱了我在我在我的指导下，题为“使用python中使用数据科学的糖尿病预测”。在Sathyabama科学技术学院，一部分履行了
使用机器学习预测中风 - 警告
中风是全球第二大死亡原因，对个人和国家医疗保健系统来说仍然是一个重要的健康负担。我们的项目将机器学习原理应用于大量现有数据集，以根据潜在可改变的风险因素有效地预测中风。然后，它打算开发应用程序，根据每个用户的中风风险水平提供个性化警告，并提供有关中风风险因素的生活方式纠正信息。
光学 MEMS 芯片在 PCB 上的贴装工艺中的翘曲预测建模与缓解
光学 MEMS 器件对于激光雷达和 AR 汽车应用越来越重要。准确预测和补偿封装翘曲对于保持精确的光学对准和长期可靠性至关重要。团队必须开发一个预测模型来模拟动态热分布期间附着在 PCB 基板上的芯片的翘曲/变形。
经济前景是否如一年前预测的那样发展？
在劳动力市场，移民人数的增加推动了就业增长速度快于预期，而就业人口比率仍保持在历史高位，这得益于极高的职位空缺水平。与此相符的是，失业率的演变与过去一年的预期基本一致（图 B.4）。失业率和更广泛的闲置产能指标都表明，自 2022 年底以来，劳动力市场已经变得不那么紧张。与此相关的是，工资增长的演变与一年前的预测基本一致（图 B.5）。人口增长强于预期的供需效应似乎在总体上已经大致抵消，同时有助于缓解特定行业（如酒店业）的劳动力短缺。这有助于遏制一些受影响行业和地区的工资压力，尽管移民人数的增加并没有对总工资增长产生实质性影响。
预测分析可早期检测糖尿病风险
这项研究介绍了一个先进的预测分析框架，用于早期发现糖尿病风险，旨在通过整合复杂的机器学习算法来增强主动的健康监测。该模型经过精心训练，以各种患者的健康指标，包括人口统计和临床变量，例如年龄，体重指数，血压和葡萄糖水平。通过确定数据中的微妙模式和相关性，该模型促进了对患有糖尿病高风险的个体的早期识别。这种早期检测能力可以及时进行临床干预，有可能减轻疾病的进展并优化患者管理策略。该研究强调了该模型的鲁棒性和可扩展性，突出了其在临床环境中部署的重要潜力，这是预防医疗基础设施的关键组成部分。
建立和验证IV期非小细胞肺癌的生存预测模型：一项现实世界研究
方法：从Shanxi Cancer Hospital收集的晚期非小细胞肺癌的462例患者被随机分配（以7：3的比例）与训练队列和内部验证队列分配。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。 使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。 单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。
Toaster 副本 • 2025 年趋势预测第 1 卷 - 科技
AI 代理将变得越来越主动，无缝集成到专业和个人环境中。AI 代理将从用户的行为中学习，以预测需求、处理复杂任务（如财务规划），甚至协助创意项目。
内核机器学习方法可以使用复杂的预测变量处理缺失的响应。在使用Distribu
绿色流动性在21世纪的需求量很高。现代城市的快速增长导致了运输的增加，这导致了大量流通，化石燃料的稀缺性和日益增长的环境问题。因此，应使用新兴清洁剂技术来控制和减少车辆排放[1]。混合动力汽车（HVS），以通过将它们与电动机结合起来减少内燃机（ICES）。通过减少碳和其他污染排放，电动汽车（EV）对环境产生了积极影响。目前，接近零排放车辆的开发是一个巨大的挑战。evs由可再生能源（例如氢）所推动的是一个可行的选择，因为它们仅发出天然副产品，例如水而不是燃烧气体，而不是对空气质量和人口健康不利的燃烧气体。随着电池电动汽车（BEV）的出现，温室气体（GHG）的问题已部分解决。BEV是零发射车辆，由电池发电驱动。BEV不会从根本上减少温室气体排放，因为电力主要是由热植物产生的[2]。BEV有自己的腰靠背，例如有限的驾驶范围，较长的电池充电时间和电池安全性。因此，汽车行业开发了燃油电动汽车（FCEV），最近受到了广泛关注。FCEV由从燃料电池接收电源的电动机提供动力。氢与空气中的氧气结合在一起是FCEV中的主要能量动机。燃料电池具有许多好处，包括干净的燃料，高效率，没有有害排放和低声声音。插入式燃料电池混合动力汽车和燃料电池范围扩展器也引起了很多关注[3，4]。使用燃料电池作为EV的唯一电源时，需要一个启动系统。因此，汽车制造商开发了燃料电池混合动力汽车（FCHEVS），该电动汽车由燃料电池和一个或多个辅助电源（例如电池和超级电容器）提供动力。Daimler Mercedes Benz F-Cell，GM雪佛兰Volt，Toyota FCHV和Honda FCX都是混合动力汽车（HEVS），具有燃料电池 +电池的能量配置。由于FCHEVS的能源进料在燃料电池和辅助功率之间交替，因此需要可靠的能源管理系统（EMS）来根据车辆的操作模式或电源需求在燃料电池和辅助功率之间分发功率。成功的EMS不仅可以保证车辆的正常运行，还可以提高效率，解决物理限制，延长使用寿命并实现全面的燃油经济性。目前，中国香港特殊行政区（香港SAR）尚未发布最新的氢能战略。尽管目前的政策存在缺点，但香港的研究机构和企业仍致力于开发氢气流动性，以实现碳中立性和绿色运输。目前，带有最近，香港生产力委员会（HKPC）推出了香港的第一个燃料电池商业电动汽车 - 带有混合燃料电池和电池系统的氢供电叉车，如图1所示。