2025.04.02
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透過H2O進行機器學習：集成決策樹
Stata使用者長期以來一直依賴線性迴歸、logistic迴歸和傳統統計模型來從資料中獲取見解。在許多應用中，關係通常是複雜且非線性的，而這些傳統方法可能無法捕捉更複雜的資料模式。
借助StataNow新的h2oml套件，透過在Stata內無縫存取使用H2O機器學習演算法：集成決策樹（梯度提升機與隨機森林），執行分類或迴歸；無需離開熟悉的Stata環境即可利用高效能預測模型，在傳統統計模型不足的情況下從數據中發現見解。
來源：Machine learning via H2O: Ensemble decision trees
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