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实体 Sheng Lun Christine Cao

Sheng Lun Christine Cao

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  1. TOOL · CL_178427 ·

    机器学习模型在政策离散选择任务中展现出潜力

    一篇新的研究论文分析了各种机器学习模型在复杂离散选择任务中的有效性，特别是在政策制定和偏好征询方面。研究发现，半参数和非参数模型通常优于传统的参数模型。随着训练数据和选择规则确定性的增加，性能有所提高，一个案例研究表明，双神经网络表现最佳。