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【24h】

Heterogeneous versus Homogeneous Machine Learning Ensembles

机译:异构与同类机器学习集合

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摘要

The research demonstrates efficiency of the heterogeneous model ensemble application for a cancer diagnostic procedure. Machine learning methods used for the ensemble model training are neural networks, random forest, support vector machine and offspring selection genetic algorithm. Training of models and the ensemble design is performed by means of HeuristicLab software. The data used in the research have been provided by the General Hospital of Linz, Austria.
机译:该研究证明了异质模型集成在癌症诊断程序中的应用效率。用于集成模型训练的机器学习方法是神经网络,随机森林,支持向量机和后代选择遗传算法。通过HeuristicLab软件对模型和整体设计进行训练。研究中使用的数据由奥地利林兹总医院提供。

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