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Kolmogorov–Smirnov test
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新方法改进AutoML数据集划分，以实现更好的模型评估
一篇新的研究论文探讨了在自动化机器学习（AutoML）中划分数据集的方法，以确保更准确的模型评估。该研究将五种现有策略，包括随机划分和分层抽样，与Kennard-Stone、Duplex和SPXY等几何方法进行了比较。研究人员发现，几何方法可能由于接近零的相似度得分而导致性能估计不稳定。他们提出了一种新的“Optimised-Distribution”方法，该方法优先考虑统计相似性，达到了89.0%的平均MMD相似度得分，高于其他评估策略。
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AI模型模拟奶牛场脱碳的肥料采纳
研究人员开发了一个基于主体的建模框架，用于模拟爱尔兰奶牛场低排放肥料的采纳情况。该模型结合了社会传染、农场特征和政策干预，以预测脱碳轨迹。它估算了温室气体排放和成本权衡，与观察到的采纳模式高度一致，并预测饱和水平约为91%。