SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры. ИВВ

оценки качества моделей.

      6. Повторить шаги 1—5 несколько раз, чтобы найти оптимальные значения для параметров α, β, γ, δ, ε, которые максимизируют точность модели и учитывают нелинейные взаимодействия и взаимосвязи.

      7. Получить окончательную модель, которая предсказывает SSWI на основе значений параметров α, β, γ, δ, ε, учитывая нелинейности и взаимосвязи между ними.

      Использование этого алгоритма позволит ученым получить более точные и комплексные представления о взаимодействиях между частицами в ядрах атомов, учитывая нелинейности и взаимосвязи между параметрами.

      Код для обучения модели с использованием нелинейных методов машинного обучения будет зависеть от выбранной модели. Однако, я могу предоставить пример обучения модели с использованием метода RandomForestRegressor из библиотеки scikit-learn

      from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

      from sklearn.metrics import mean_squared_error

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      # Шаг 1: Задание начальных значений параметров α, β, γ, δ, ε

      alpha = 1.0

      beta = 1.0

      gamma = 1.0

      delta = 1.0

      epsilon = 1.0

      # Шаги 2 и 3: Обучение модели RandomForestRegressor

      X = [[…]] # Входные параметры

      y = […] # Целевая переменная SSWI

      # Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

      # Создание и обучение модели RandomForestRegressor

      model = RandomForestRegressor (n_estimators=100, random_state=42)

      model.fit (X_train, y_train)

      # Шаги 4 и 5: Оценка модели

      y_train_pred = model.predict (X_train)

      train_rmse = mean_squared_error (y_train, y_train_pred, squared=False)

      y_test_pred = model.predict (X_test)

      test_rmse = mean_squared_error (y_test, y_test_pred, squared=False)

      print (f’Train RMSE: {train_rmse}»)

      print(f'Test RMSE: {test_rmse}')

      # Шаг 6: Поиск оптимальных значений параметров α, β, γ, δ, ε

      # Получение важности признаков, если требуется анализ взаимосвязей

      feature_importances = model. feature_importances_

      # Шаг 7: Использование окончательной модели для предсказания SSWI

      X_new = [[…]]  # Новые входные параметры для предсказания

      predicted_sswi = model.predict (X_new)

      Обратите внимание, что код может потребовать подготовки и предварительной обработки данных, а также настройки параметров модели в соответствии с требованиями вашей конкретной задачи.

      Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI с использованием bootstrap или перестановочных тестов

      Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI:

      – Собрать набор данных, включающий значения параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующие значения SSWI.

      – Применить методы статистики, такие как bootstrap или перестановочные тесты, для оценки доверительного интервала для SSWI.

      – Сгенерировать случайные выборки путем выбора с повторениями из исходного набора данных и вычислить SSWI для каждой выборки.

      – Оценить доверительный интервал, определяющий границы значений SSWI, которые с высокой вероятностью содержат истинное значение SSWI.

      – Определить уровень доверия для доверительного интервала, например, 95%, чтобы интерпретировать результаты с уровнем статистической