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本文介绍了一种可解释的机器学习方法，使用朴素贝叶斯分类器在小型临床数据集上从炎症生物标志物预测认知障碍，并识别出I-309 (CCL1)作为关键预测特征。
本文对朴素贝叶斯与大语言模型在文本分类任务上进行了基准测试，发现在有标注数据的情况下，朴素贝叶斯仍然与大语言模型具有竞争力，并在资源受限环境中提供更高的吞吐量和更低的能耗。