海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

北方苍鹰算法(NGO)优化最小二乘支持向量机回归预测，NGO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

运算放大器是具有很高放大倍数的电路单元。在实际电路中，通常结合反馈网络共同组成某种功能模块。它是一种带有特殊耦合电路及反馈的放大器。其输出信号可以是输入信号加、减或微分、积分等数学运算的结果。

基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。 如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri

区域贫困是一个动态变化过程,客观准确地度量区域贫困程度对于国家扶贫工作十分重要。文中利用研究区DMSP/OLS稳定夜光遥感数据和县域尺度上的经济、健康、教育三个维度社会经济数据,选取与夜间灯光指数相关性较大的社会经济指标,构建了用来衡量贫困的多维贫困指数(MPI);利用回归分析方法建立了夜间灯光指数与MPI间模型关系,并从时空维度和可靠性等方面验证了模型的适用性。该研究为区域贫困程度的自动化预测提供了一种新的方法手段。

麻雀算法(SSA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,SSA-XGBoost回归预测模型,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。