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面向临床数据的离散化贝叶斯网络分类器的并行自适应多目标进化学习

arXiv cs.LG · 6天前 缓存

本文针对Baymex算法引入了并行化策略和自适应引导机制,以高效学习用于临床数据的离散化贝叶斯网络分类器,在16核CPU上实现了超过54倍的加速,并在保持可解释性的同时,获得了与传统模型相当或更优的预测性能。

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