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维多利亚的2035年减少排放目标 - 气候行动维多利亚的未来气候工具 - 用户指南
使用该工具来查看未来的任何气候时，您可以通过在排放场景下拉列表中将您的选择更改为过去的气候基线（1986-2005），将结果与最近的过去进行比较。确实检查您的其他选择是否没有更改为默认值。如果要开始查看过去的气候基线：•在下拉列表中选择“区域/位置层”，然后单击地图上感兴趣的区域。•在“气候/危险层”下选择“过去的气候基线”。•从下拉菜单中选择“气候变量”。•然后返回气候/危险层，然后选择“投影气候：价值”。•再次从下拉菜单中选择“气候变量”。•然后是“发射方案” - 要么“中等排放”；或“高排放”。•使用“投影范围”下拉列表选择未来的时间范围进行比较。
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）
destressr.pdf
安静的逻辑（可选行为变量）：是在控制台中抑制消息和警告，无论是true还是错误；该论点是严格的，因此1或0不接受（与期望逻辑输入的预测变量相比），此外，除了True以外的任何其他内容都将被视为假。当USE_DAT不是数据框架时，默认值为false，而当use_dat是数据框架时，则为true。让静静= false当使用_dat是一个数据框架时，可能会导致相当嘈杂的控制台，并且在控制台打印的消息和有关模型选择和输入问题的警告中包含的信息将通过列模型和input_problems在返回数据框中。但是，如果use_dat收到以外的数据框架或零行数据框架以外的东西，它将始终警告用户，独立于安静参数。
安全库存模拟
•根据各种方法模拟了需求或补充的替代补充提前时间，服务水平和不确定性（补充提前时间）的替代补充提前时间，服务时间（补充提前时间）的仿真•模拟各种输入值的安全时间•成本值分配默认情况下的替代方案（包括汇总和分解功能）的级别维护级别的服务水平•服务水平•服务级别的服务水平（包括服务水平）服务（包括服务水平）（服务级别）服务水平（包括服务水平）（服务）服务水平（包括服务级别）（服务）服务水平（包括服务级别）。基于生成的默认值•库存，重新排序点，安全时间和服务水平•方案分析，以增加或降低规格（例如服务水平，绝对补充提前时间和预测错误）•确定安全点和重新定位的关键数据，例如覆盖范围，隐式服务水平的安全库存，以及
长表格通知
因为FI集团和FI员工通常会承担溢价付款的经济负担，因此分配计划分配了两者之间的保费。提出索赔时，FI组和FI员工可以选择默认或替代选项，以确定雇主与该FI集团的任何雇员之间支付的总保费分配。为了有效地处理索赔，分配计划设定了默认分配，如下所示：（1）员工保险费的15％被认为是由雇员支付的（剩余时间）（2）雇员的家庭保险费的34％是由雇员支付的（与雇员一起支付）（与雇员一起支付）。替代选项允许索赔人提交支持供款的数据或记录，高于默认值。以下方案是如何计算估计保费的示例，用于确定索赔人在FI NET和解基金中的比例份额。在FI集团提出索赔的任何情况下，它将获得任何未分配给索赔员工的保费的信贷。
LogicForest：逻辑森林
二进制响应值的响应数值XS矩阵或零的数据帧以及所有预测变量变量的数据框架NBSXVARS Integer用于构建每个逻辑回归模型的预测变量数。默认值是数据中的所有预测指标。neareal.params一个包含用于模拟退火的参数的列表。请参阅logicreg软件包中的函数logreg.anneal.control的帮助文件。如果缺少，则在start = 1，end = -2和iter = 50000设置默认退火参数。nbs的逻辑回归树的数量适合逻辑森林模型。h在逻辑森林中最小树的最小比例之间，必须预测1个以使预测为一个。规范逻辑。如果false，模型输出中的预测变量和相互作用得分不标准化为零和一个之间的范围。数字数量的预测变量和相互作用数量包含在模型输出中NLEAVES
ZCB设计V4 Energy建模指南
本文档为支持零碳建设所需的能量建模提供指导 - 设计（ZCB-Design）标准TM认证。必须准备反映所选设计的能量模型，以证明符合ZCB设计标准V4的要求。也可能需要参考构建能量模型。期望将开发用于符合ZCB设计标准V4的能量模型，以代表该设施在现场所有能源用途的实际预期操作。规定的条件，例如时间表，占用率，容器负荷和家庭热水负荷，应基于有关设施的实际预期操作条件。预计能源建模专业人员将与客户和设施运营人员进行交流，以便尽可能地了解建筑物的运营，以便在能源模型中反映了预期的操作时间和设备运行时间，而不是依靠来自软件或适用代码或标准的任意默认值。