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实体 Negative Binomial GLM

Negative Binomial GLM

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  1. TOOL · CL_252054 ·

    机器学习框架利用GIS数据估算行人流量

    研究人员开发了一个利用GIS数据估算行人流量的机器学习框架，旨在改善交通机构的安全投资优先排序。该提出的流程包括特征选择和梯度提升模型，与传统的负二项广义线性模型（Negative Binomial GLM）相比，交叉验证的均方根误差（RMSE）降低了12%。表现最佳的模型，即基于直方图的梯度提升模型，采用泊松损失和L1 Lasso特征选择，在留存RMSE方面也降低了19%。相关代码已在GitHub上公开。