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OpenML-CC18
OpenML-CC18
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三元决策树增加不确定性区域以提高准确性
研究人员引入了三元决策树，通过在决策边界周围引入不确定性区域来增强标准二元决策树。该区域允许对子树的预测进行加权混合，并标记不确定的实例以进行不同的下游处理。提出了五种估计不确定性区域宽度的新颖方法并进行了评估，在众多数据集上证明了比传统CART方法显著提高的准确性。
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研究人员将大型AI模型蒸馏为更快的CPU就绪梯度提升树
研究人员开发了一种方法，可以将大型表格基础模型（TFMs）蒸馏成更小、更快的梯度提升树模型，这些模型可以在CPU上运行。该技术解决了TFMs的延迟问题，因为它们对于欺诈评分等实时应用来说速度太慢。通过使用分层离群教师标签来防止标签泄露，蒸馏后的模型达到了接近原始TFMs的性能，但推理时间却大大缩短。