【重磅】“一招”解决智能算法中不满足“预期”的问题【以微电网优化调度为例】
1主要内容 之前完整复现了微电网优化调度的模型，具体链接为：【完全复现】基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度，这是一个并不复杂的模型，甚至不借助智能算法，我们也能大致分析出电网、柴油发电机、微型燃气轮机等主体的出力情况，在分析过程中会发现，有时候算法优化出来的结果并不满足我们的“预期”，举个例子，通过下图的优化结果来进一步分析。 ...
算法效果不达预期怎么办_视觉智能开放平台(VIAPI)
咨询服务如果您有任何问题需要咨询阿里云视觉智能开放平台，欢迎各位企业用户、开发商、服务商或者开发者通过钉钉搜索群号23109592，加入阿里云视觉智能开放平台咨询群，与平台取得联系。23109592算法效果不达预期怎么办？由于平台提供的AI能力是相对通用的，在特定场景可能出现效果不达预期，如个别文字...
数据分析案例-基于sklearn随机森林算法探究影响预期寿命的因素
项目目标**探索影响预期寿命的因素**世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，预测对预期寿命的最大影响因素是什么？请尝试回答以下问题：- 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？- 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？- ....
数据分析案例-基于随机森林算法探索影响人类预期寿命的因素并预测人类预期寿命（二）
4.3探索性数据分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法，是一种利用各种工具和图形技术（如柱状图、直方图等）分析数据的方法。它是一个开放式的过程，在这个过程中，我们可以绘制图表并计算统计数据以便探索我们的数据。EDA本身很有趣（例如找到两个变量之间的关联），或者他们可以用于通知建模的决策（例如使用哪些功能）。简而....
数据分析案例-基于随机森林算法探索影响人类预期寿命的因素并预测人类预期寿命（一）
1.项目背景从古到今，人们都希望自己以及家人长寿。长命百岁、寿比南山这些成语也是被大家一直所期望的。随着医疗水平的进步，人的平均寿命在慢慢提升。现在全球平均预期寿命是73.2岁，而在1950年则只有47岁。平均预期寿命是在一定的年龄别死亡率水平下，活到确切年龄X岁以后，平均还能继续生存的年数，它是衡量一个国家、民族和地区居民健康水平的一个指标。可以反映出一个社会生活质量的高低。社会经济条件、卫生....
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