《表2 参数优化流程：基于贝叶斯优化的心脏病诊断模型》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
首先确定目标函数．对于每组参数所对应的模型，在训练集上进行5折交叉验证，平均误差为目标函数f，每组参数组合为变量X，代入贝叶斯优化框架中进行迭代计算，参数优化流程见表2.
| 图表编号 | XD00165852900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.04.15 |
| 作者 | 杜一平 |
| 绘制单位 | 吕梁学院数学系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 基于贝叶斯优化的随机森林算法结构优化》2021.02.01
- 《表3 最小故障决策矩阵：基于改进的粗糙集理论与贝叶斯网络的变压器设备故障诊断模型》2021.02.20
- 《表4 油色谱数据：基于改进的粗糙集理论与贝叶斯网络的变压器设备故障诊断模型》2021.02.20
- 《表2 决策属性：基于改进的粗糙集理论与贝叶斯网络的变压器设备故障诊断模型》2021.02.20
- 《表1 数据集的输入特征：基于贝叶斯优化XGBoost的短期峰值负荷预测》2020.11.28
- 《表2 铁丝与水蒸气反应：基于AR模型与贝叶斯优化的SVM的结构损伤识别研究》2020.12.28
- 《表1 观测数据平均质量：基于AR模型与贝叶斯优化的SVM的结构损伤识别研究》2020.12.28
- 《表1 基于贝叶斯优化超参数的HTF算法与其他算法的结果对比》2020.05.01
- 《表5 结果比较：基于贝叶斯优化的心脏病诊断模型》2020.04.15
- 《表4 贝叶斯优化模型混淆矩阵》2020.04.15
- 《表2 部分特征参数数据：基于贝叶斯网络的车辆换道决策模型研究》2020.05.01
- 《表1 参数说明：基于贝叶斯网络的静态话题追踪模型》2020.03.25
- 《表2 实验参数设置：基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型》2020.02.01
- 《表2 预测模型结果比较：基于贝叶斯优化XGBoost的现场校验仪误差预测》2019.09.25
- 《表5 因子与水平：基于分层贝叶斯模型的稳健参数设计》2019.10.01
- 《表4 贝叶斯优化算法和遗传算法参数方差》2019.05.25
- 《表1 平均运行时间t：基于分类优化贝叶斯结构算法的篦冷机参数状态分析及其算法收敛性分析》2019.07.22
- 《表1 岩土参数样本数据：土工参数概率特性的贝叶斯优化估计》2019.01.10
- 《表4 土工参数概率特性的贝叶斯优化结果》2019.01.10
- 《表1 岩土参数样本数据：土工参数概率特性的贝叶斯优化估计》2019.01.10