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【人工智能】【Python】各种评估指标,PR曲线,ROC曲线,过采样,欠采样(Scikit-Learn实践)
本文介绍了使用Python和Scikit-Learn进行信用卡欺诈检测的完整流程。通过处理高度不平衡的数据集(492例欺诈 vs 284315正常),采用SMOTE过采样技术平衡样本,并使用决策树模型训练。评估部分涵...
【人工智能】软著申请&模型改进-2025年3月9日人工智能组会总结
本文介绍了基于UNetFormer的城市绿地智能提取系统开发与实践经验。通过重构模型预测模块实现单图推理功能,结合Flask框架搭建Web应用,完成从算法到实际软件的转化。在模型优化方面,提出MSC-FF...
【人工智能】作物病害识别&遥感频域特征融合-2025年2月23日人工智能组会总结
研究聚焦于作物病害识别与遥感频域特征融合。基于ShiftingNet的病害识别模型在Plant Village数据集上实现多类作物Val Acc达99.8%,验证了标准化预处理对复杂背景图像的重要性;针对ConvLSRNet的...
【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用网格搜索对决策树调参
在鸢尾花数据集(n=150)中,通过三维参数空间遍历(「criterion/max_depth/min_samples_leaf」)结合6折分层验证,实现决策树准确率从92.1%至97.3%的跃升。实验揭示:信息熵准则在深层树(dept...
【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
本文通过Scikit-Learn实现对比ID3与CART决策树算法,解析信息熵与基尼指数的分裂准则差异。实验使用Iris数据集验证算法性能,揭示random_state参数对数据划分和树结构的双重控制作用。可视化展...