点击关注，桓峰基因桓峰基因前言DCA(DecisionCurveAnalysis)是一种评估临床预测模型、诊断试验和分子标记物的简单方法。传统的诊断试验指标如：敏感性，特异性和ROC曲线下面积仅测量预测模型的诊断准确性，未能考虑特定模型的临床效用，而DCA的优势在于它将患者或决策者的偏好整合到分析中。这种理念的提出满足了临床决策的实际需要，在临床分析中的应用日益广泛。2006年，MSKCC（纪念斯隆凯特琳癌症研究所）的AndrewVickers博士等人研究出另一种评价方法，叫决策曲线分析法（DecisionCurveAnalysis，DCA）。相对于二战时期诞生的ROC曲线，DCA还很年轻，也

前言一、赛题介绍二、数据描述性统计2.1.读取数据2.2.查看重复值2.3.统计目标变量比例2.4.查看数据的统计量​2.5.统计每个变量的种类2.6.查看训练集与测试集的特征分布是否一致2.7查看数据相关性三、数据清洗3.1.分类变量处理3.1.1 grade及subGrade处理3.1.2 employmentLength处理3.1.3 issueDate及earliesCreditLine处理3.2数值变量填充3.3保存数据四、特征探索4.1 PCA主成分分析4.2 Toad：基于Python的标准化评分卡模型4.2.1  toad_quality4.2.2 toad.selection

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文章目录前言一、为什么要使用RF1.优点：2.缺点：二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.缺失值数据处理4.哑变量数据的处理5.特征变量6.建模7.验证集结果输出对比8.决策树9.模型特征重要性总结前言建立多个决策树并将他们融合起来得到一个更加准确和稳定的模型，是bagging思想和随机选择特征的结合。随机森林构造了多个决策树，当需要对某个样本进行预测时，统计森林中的每棵树对该样本的预测结果，然后通过投票法从这些预测结果中选出最后的结果。随机主要体现在以下两个方面：1.随机取特征2.随机取样本，让森林中的每棵树既有相似性又有差异性一、为什么要使用RF1.优点：准确率高运行起来高效（树之间可以并

文章目录前言一、为什么要使用RF1.优点：2.缺点：二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.缺失值数据处理4.哑变量数据的处理5.特征变量6.建模7.验证集结果输出对比8.决策树9.模型特征重要性总结前言建立多个决策树并将他们融合起来得到一个更加准确和稳定的模型，是bagging思想和随机选择特征的结合。随机森林构造了多个决策树，当需要对某个样本进行预测时，统计森林中的每棵树对该样本的预测结果，然后通过投票法从这些预测结果中选出最后的结果。随机主要体现在以下两个方面：1.随机取特征2.随机取样本，让森林中的每棵树既有相似性又有差异性一、为什么要使用RF1.优点：准确率高运行起来高效（树之间可以并

最近在准备毕业设计，通过看Dr_can的视频来学习一些控制方法，视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1cL411n7KV/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.0https://www.bilibili.com/video/BV1cL411n7KV/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.0由于实际需要，后续应该会更新模型预测控制在非线性领域的应用（自适应MPC,增益预定MPC，非线性MPC）1.最优控制与代价函数最优控制（optimalcontrol）指的是在一定的

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 目录1概述2粒子群优化算法3BP神经网络4 PSO优化BP网络算法5运行结果6参考文献 7Matlab代码实现1概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知非线性函数,然后用训练好的网络预测系统输出".但是传统的BP网络算法具有收敛速度慢、容易陷入局部极值和误差比

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