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你好,
作为我们期刊文章修订提交的一部分,期刊文章的审稿人要求我包括我们在RapidMiner的自动模型中使用的每个算法的具体设置(我们使用了除SVM之外的所有算法)。
我们解释说,我们没有报告他们是为了便于理解。然而,我们被告知,当使用机器学习时,这些设置是非常敏感和重要的。例如,神经网络中神经元(或隐藏层)的数量会对预测率产生巨大影响。在梯度增强方面,使用了哪些条件(如sci-kit学习、极限增强等)?在随机森林的情况下,有多少棵树被设置为要选择的范围?
虽然我期待着来自社区成员的有见地的回复,但如果我能参考任何可以帮助我解决这个具体问题的资源或出版物,我也会非常高兴。乐鱼体育安装
蒂雅
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