最小二乘回归树检测概述:检测项目1.模型拟合度检验:R值≥0.85,均方误差(MSE)≤0.12.残差正态性验证:Shapiro-Wilk检验P值>0.053.节点分裂准则评估:基尼系数变化量≥0.34.变量重要性排序:特征贡献度权重误差≤5%5.过拟合检验:训练集与测试集误差比≤1.2:16.深度控制验证:最大树深度≤7层检测范围1.工业传感器时序数据建模2.环境监测多变量预测模型3.金融风险量化分析系统4.医疗诊断特征选择模型5.材料性能预测算法6.能源消耗预测系统检测方法1.ASTME2915-18数据分析系统验证标准2.
注意:因业务调整,暂不接受个人委托测试,望谅解(高校、研究所等性质的个人除外).
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1.模型拟合度检验:R值≥0.85,均方误差(MSE)≤0.1
2.残差正态性验证:Shapiro-Wilk检验P值>0.05
3.节点分裂准则评估:基尼系数变化量≥0.3
4.变量重要性排序:特征贡献度权重误差≤5%
5.过拟合检验:训练集与测试集误差比≤1.2:1
6.深度控制验证:最大树深度≤7层
1.工业传感器时序数据建模
2.环境监测多变量预测模型
3.金融风险量化分析系统
4.医疗诊断特征选择模型
5.材料性能预测算法
6.能源消耗预测系统
1.ASTME2915-18数据分析系统验证标准
2.ISO/IEC20546:2019信息技术-大数据分类规范
3.GB/T34986-2017产品生命周期数据准确性验证方法
4.ISO16269-8:2010统计解释与数据处理规范
5.GB/T29833.2-2013系统与软件质量评价规范
1.Keysight34972A数据采集器:支持0.004%基本精度测量
2.Agilent34461A数字万用表:6位分辨率信号采集
3.NIPXIe-8880控制器:实时数据处理能力18GB/s
4.FlukeCalibration8588A参考表:8位高精度基准测量
5.MATLABR2023b仿真平台:内置RegressionTrees模块组
6.PythonSciKit-Learn环境:支持DecisionTreeRegressor算法验证
7.RStudio统计分析系统:含rpart包深度检验模块
8.SASJMPPro17:专业决策树验证平台
报告:可出具第三方检测报告(电子版/纸质版)。
检测周期:7~15工作日,可加急。
资质:旗下实验室可出具CMA/CNAS资质报告。
标准测试:严格按国标/行标/企标/国际标准检测。
非标测试:支持定制化试验方案。
售后:报告终身可查,工程师1v1服务。
以上是与最小二乘回归树检测相关的简单介绍,具体试验/检测周期、检测方法和仪器选择会根据具体的检测要求和标准而有所不同。北检研究院将根据客户需求合理的制定试验方案。