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Extremely randomized trees
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机器学习模型量化职业室内曲棍球进攻影响力
研究人员开发了一个机器学习框架，用于量化职业室内曲棍球的进攻影响力，超越了基本统计数据来评估射门质量和球员角色。该研究利用了2025-2026年国家曲棍球联赛赛季罗切斯特Knighthawks队的1006次射门尝试。评估了包括逻辑回归和随机森林在内的各种模型，其中上下文基线随机森林在预测预期进球（xG）和预期助攻方面表现最佳。
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经典机器学习在AI4Pain挑战赛中疼痛定位方面优于深度学习
研究人员对使用生理信号进行受试者无关的疼痛定位时，传统特征工程与深度学习进行了探索性比较分析。该研究使用了AI4Pain 2026挑战赛数据集，其中包含皮肤电活动、脉搏波、呼吸和外周血氧饱和度的数据。结果显示，一种经典方法——极端随机树——取得了0.539的最高宏F1分数，比深度学习模型高出7.4个百分点，其中EDA光谱特征是最重要的区分因子。一个值得注意的发现是，疼痛检测和定位准确率之间存在持续的26个点的差距，这表明自主神经通路在…