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gradient-boosting models
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基础模型在小数据场景下有望用于信用风险预测
一篇新的研究论文探讨了基础模型（特别是为表格数据设计的模型）在信用风险预测领域的应用。该研究将这些较新的模型与已有的机器学习技术（包括梯度提升模型）在预测违约概率（PD）和违约损失（LGD）等任务上进行了基准测试。研究结果表明，表格基础模型通常优于竞争对手，尤其是在数据有限（如中小企业贷款）且无需大量超参数调优的情况下。
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AI模型高精度检测临床试验剂量错误 · 已追踪2个来源
研究人员开发了一种使用领域特定Transformer嵌入和分类模型来检测临床试验中剂量错误的方法。该研究评估了几种语言模型，包括ClinicalBERT、PubMedBERT、BioBERT和MedCPT，用于编码文本试验数据。BioBERT表现出卓越的性能，ROC-AUC达到0.794，比ClinicalBERT提高了3.95%。组合多个嵌入并未增强结果，这表明领域对齐比表示堆叠更关键。预测剂量错误最有效的模型是梯度提升、支持向量分…