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2018-03-30 11:49:58 337 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›
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基于CatBoost回归模型的完整预测分析：从建模到SHAP可解释性分析 本文介绍了使用CatBoost回归模型进行完整预测分析的流程。首先导入必要的Python库并加载数据，进行数据预处理包括训练测试集划分和归一化处理。然后通过网格搜索优化CatBoost超参数，使用最优参数训练模型并评估预测性能。结果显示模型具有较高的决定系数(R²=0.9944)和较低的误差指标(RMSE=0.0696)。接着进行残差分析和正态性检验，发现残差基本服从正态分布。最后通过SHAP分析实现模型可解释性，识别关键特征影响。该方法为梯度提升树在回归问题中的应用提供了完整解决方案。 阅读详情
我有两个号，一个是由手机注册的，一个是用邮箱注册的。
最近才发现一定要绑定手机才能够登陆，请问应该怎么才能把手上这个号的手机绑定信息解除掉。
...全文
如何利用ADS中的耦合线设计带通滤波器并转换为HFSS模型 耦合线带通滤波器是一种常用的微带滤波器形式，由多个长度为四分之一波长的耦合线节组成，在所需频点形成谐振，构成滤波器的频率响应特性。首先我们先来了解一下耦合线带通滤波器的电路结构，见下图：包括两对耦合线，中间为公共连接点，其中两对耦合线的偶奇模阻抗为（Z1e，Z1o）和（Z2e，Z2o，端口输入阻抗为Z0）。2.指定一个初始奇偶模值，ADS优化出一个合适的结果，通过奇偶模值利用linecalc工具计算出微带耦合线尺寸。假设中心频率为2GHz，则对应频点的电长度为。5.运行结果，两个软件仿真结果基本一致。 阅读详情

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