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[其它] University-of-Liverpool--Ion-Switching-源码
说明:利物浦大学离子交换 数据:请参阅 在该项目中,主要目标是根据电生理信号数据预测存在的明渠数量。 这些预测处于亚微观水平。 通过研究离子通道(可以借助机器学习来实现),它可以对抵抗感染,产生疼痛信号和刺激肌肉收缩产生深远的影响。 尝试过的算法:神经网络,KNN,ANOVA,简单线性模型,具有次数多项式2的线性模型,朴素贝叶斯得以实现 最终算法:XGBoost证明是基于电生理信号数据预测存在的开放通道数量的良好模型,其RMSE为0.054751(在所有模型中最低),并且在Kaggle上的得分为0<weixin_42129300> 上传 | 大小:3kb