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Un aperçu de comment SHAP et CEN améliorent les insights de l'analyse de données.

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De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de régression en présence de valeurs aberrantes.

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Un nouveau modèle combine la mémoire et l'anticipation pour une meilleure prédiction des actions.

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Une étude révèle des problèmes avec des prévisions gonflées dans la recherche en IRMf.

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Les SDEs graphiques améliorent la précision des modèles en intégrant du hasard dans l'analyse des données.

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Un nouveau modèle combine des réseaux neuronaux et des modèles de choix pour des prédictions de conduite plus sûres.

Utiliser des données pour prévoir les hospitalisations liées au COVID-19 peut améliorer la planification de la santé.

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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prévisions malgré un étiquetage de données incorrect.

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Heckman-FA automatise la sélection de caractéristiques, améliorant les prédictions même avec des données manquantes.

Une nouvelle méthode pour mieux identifier les caractéristiques clés dans des ensembles de données complexes.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des arbres de décision en pleine évolution des données.

Examiner les avantages et les applications des noyaux non stationnaires en apprentissage automatique.

Apprends comment les régressions empilées améliorent la modélisation prédictive en combinant plusieurs approches.