IPL Winner Predictor Using Machine Learning | 59% Accuracy Random Forest Model Python Flask Project

Build a Customer Churn Prediction System with Machine Learning | Python Project Tutorial

XGBoost Learning Rate: The "Volume Knob" Visualized

Learning Rate: The volume knob of XGBoost

El estudio probó y comparó tres enfoques de modelos de ensamble—bagging (RF), boosting (XGBoost) y stacking (gcForest)—utilizando 25 factores ambientales y topográficos. El análisis determinó que la altitud, la distancia a los ríos y las residencias, y el uso del suelo son los elementos más influyentes en la ocurrencia de deslizamientos. #randomForest #XGBoost #boosting #stacking

Analisis sentimen ulasan Bank Jago di Playstore menunjukkan CatBoost sebagai model terbaik dengan akurasi tertinggi Model mampu membaca pola emosi pengguna secara lebih presisi. Cocok untuk pengembangan layanan berbasis user feedback ============== 📌 Kesimpulan Analisis Dari hasil evaluasi tiga model Machine Learning untuk klasifikasi sentimen ulasan Bank Jago di Playstore: 1️⃣ XGBoost 1. Akurasi sebelum SMOTE: 0.8667 2. Akurasi setelah SMOTE: 0.8662 3. CV mean setelah SMOTE: 0.8859 ➡️ Stabil,

[OOPSLA'25] AccelerQ: Accelerating Quantum Eigensolvers With Machine Learning on Quantum Simulators

From Pandas To Production: Scalable ML Pipelines With Distributed Processing From Any IDE