《表4 基于标准化数据的不同模型分类准确率和AUC结果比较》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
使用标准化后数据作为输入，在对四种模型进行训练后，测试结果见表4和图5。
| 图表编号 | XD00133706300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.04.15 |
| 作者 | 张航宇、李彬、尹春丽、刘凯、王玉平、张军鹏 |
| 绘制单位 | 四川大学电气信息学院自动化系、四川大学电气信息学院自动化系、首都医科大学宣武医院神经内科、四川大学电气信息学院自动化系、首都医科大学宣武医院神经内科、四川大学电气信息学院自动化系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 不同模型在ACS数据集上的平均分类准确率对比》2020.09.01
- 《表2 基于Maxent和GARP模型的AUC、Kappa和TSS值比较》2020.09.01
- 《表4 基于不同算法训练的屏蔽泵故障分类模型准确率对比》2020.08.01
- 《表4 分类结果性能比较：基于CNN和BiGRU-Attention模型的心律异常判别研究》2021.02.01
- 《表4 各种分类算法在不同数据集上分类AUC值比较》
- 《表2 3种wk NN模型的准确率和AUC比较》2020.02.01
- 《表3 四种新用户重复购买行为预测模型准确率和AUC值对比》2020.06.01
- 《表2 不同模型分类准确率结果比较》2020.06.25
- 《表4 不同算法对不同攻击数据的分类准确率比较》2020.06.16
- 《表3 基于原始数据的不同模型分类准确率和AUC结果比较》2020.04.15
- 《表5 实验二（微博用户文本数据）不同模型的分类准确率》2020.01.10
- 《表4 实验一（用户查询词数据）不同模型的分类准确率》2020.01.10
- 《表2 SVM和DBNs模型的分类准确率、灵敏度、特异度和AUC值》2020.01.10
- 《表4 基于不同算法训练的屏蔽泵故障分类模型准确率对比》2019.12.01
- 《表3 模型准确率：加油卡客户流失分析和预测——基于“跨行业数据挖掘标准流程”》2019.10.25
- 《表3 基于小波分析和DBN的故障诊断模型分类准确率》2019.10.05
- 《表2 基于PCA的最高分类精度和AUC值》2019.06.15
- 《表2 不同数据集下的分类模型准确率 (%)》2019.06.01
- 《表4 AUC实验结果：基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法》2019.07.15
- 《表4 基于验证组数据比较CJFH模型与现有模型的AUC值Tab 4 Comparison result of AUC values between CJFH model and other models》2019.01.20