Johost Einfach zu bedienen und das Werkzeug für die Verstärkung der Klassifizierung zu verwenden
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Johost Ranking & Zusammenfassung

Johost Stichworte

Klassifizierung steigern. Algorithmus steigern Java Boost. Schub erhöhen Einstufung

Johost Beschreibung

Einfach zu bedienen und das Werkzeug zu ändern, um die Klassifizierung zu steigern JBOOST beinhaltet modernste Algorithmen und können von Forschern verwendet werden, um neue Steigerungsalgorithmen schnell umzusetzen. Machine Learning Novices können die Kraft der Verstärkung schnell lernen und nutzen, da JBOOOST auch ein Satz einfach zu verwendender Skripts enthält. Hier sind einige wichtige Funktionen von "jboost": · Mehrere Verstärkungsalgorithmen. JOOST kann die Macht von Adaboost nutzen, die geräuschabweisenden Eigenschaften von Brownboost oder asymmetrische Kosten von Normalboost nutzen (bald kommen!). · Visualisierung. Original-Boosting-Methoden konzentrierten sich auf die Kombination vieler Entscheidungsbäume, wodurch der endgültige kombinierte Klassifizierer Millionen von Knoten aufweist. Adreees haben die gleiche ausdrucksstarke Leistung, während Sie Größenordnungen weniger Knoten enthalten. Dies führt zu robusten Klassifizierern, die leicht verständlich und menschlich editierbar sind. · Multi-Label. Viele Probleme fordern, dass jedes Beispiel auf mehrere Weise klassifiziert werden kann. Zum Beispiel kann ein Film "romantisch" und eine "Komödie" sein. · Multi-Class. Viele Klassifizierungsalgorithmen (einschließlich Adaboost) wurden ursprünglich entwickelt, um zwei Klassen zu klassifizieren (z. B. das Auto "gebrochen" oder "nicht gebrochen"). JBOOST kann eine beliebige Anzahl von Klassen klassifizieren. Anforderungen: · Java Was ist neu in dieser Version: · Robustboost wird implementiert · Verbessert den Score Visualizer · Veraltete Brownboost, Yadaboost · Ersetzte Multiclass-Wrapper in JBOOST mit einem Python-Skript

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