本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/26 12:56:26
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基于SHAP可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)的政策影響對(duì)醫(yī)療服務(wù)利用風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建
基于SHAP可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)的政策影響對(duì)醫(yī)療服務(wù)利用風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建
摘要
本研究旨在利用可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建一個(gè)政策影響對(duì)醫(yī)療服務(wù)利用的風(fēng)險(xiǎn)模型。研究整合了政策干預(yù)變量與傳統(tǒng)影響因素,采用XGBoost算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,并運(yùn)用SHAP(SHapley Additive exPlanations)…
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強(qiáng)烈安利 8個(gè)降A(chǔ)I率軟件降A(chǔ)IGC網(wǎng)站:本科生必看的降A(chǔ)I率測(cè)評(píng)與推薦
在當(dāng)前高校論文寫作中,AI生成內(nèi)容的痕跡越來越明顯,許多學(xué)生在使用AI輔助寫作時(shí),往往面臨AIGC率過高、查重率不達(dá)標(biāo)的問題。如何在保持原意不變的前提下,有效降低AI痕跡和重復(fù)率,成為不少本科生亟需解決的難題。而隨著…
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