不确定性的两个来源是什么？ 如何使用CatBoost梯度提升库估算回归问题的不确定性 什么是不确定性？ 机器学习已广泛应用于一系列任务。但是，在某些高风险应用中，例如自动驾驶，医疗诊断和财务预测，错误可能导致致命的后果或重大的财务损失。在这些 ...

骨关节炎（OA）严重影响 45 岁以上人群健康，现有评估方法存在局限。研究人员利用 NHANES 数据，采用 5 种机器学习算法构建 OA 风险预测模型。结果显示，CatBoost 模型表现最佳。该研究为 OA 早期干预和管理提供了有效工具。 在全球老龄化进程加速的当下，骨关节炎 ...

糖尿病预测中机器学习模型效率对比研究。通过比较决策树、随机森林、k近邻、朴素贝叶斯、AdaBoost、XGBoost和MLP等模型，发现提出的CatBoost分类器在4.27秒内完成预测，比集成模型快98.64%，显著提升计算效率。研究证实结合多种模型优势能有效推进精准医疗发展。