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在地下水模型中,是否需要一種方法來捕獲多口井進行風險分析?例如,您的項目可能有多個抽油井,您希望看到井場中所有油井的概率復合捕獲區。GMS為細化隨機建模結果提供了一種訪問風險分析對話框的方法。首先在 GMS 中打開您的項目,確保選擇Plan View和 3D 網格模塊,否則選擇井會比較困難。使用“Select Cells”工具,圍繞整個網格拖動一個框,以選擇網格中的所有單元。打開3D?G
COVID-19當前形勢對世界各地的人們都造成了很大的影響,我們希望在這個困難時期竭盡所能的提供支持。為此ATLAS.ti?推出了軟件優惠以及免費觀看ATLAS.ti視頻課程活動。?ATLAS.ti 6個月的學期許可– 50% OFF其他所有許可類型 – 25% OFF所有培訓課程 – 50% OFF活動有效期至2020年5月17日?此外,所有當前許可在2020年3月
Stata 19 | 基于H2OML的二元分類器錯誤率近似統計檢驗方法
研究背景當您使用Stata全新的h2oml命令套件完成梯度提升機(GBM)與隨機森林(RF)分類器訓練后,測試數據顯示GBM模型準確率達87%,而RF模型為85%。這是否意味著GBM就是較優選擇呢?且慢定論。為何單一準確率指標不足為憑準確率、AUC值及均方根誤差等指標雖被廣泛采用,但其本質僅是點估計。這些數值僅反映模型在特定測試樣本上的表現,未能考慮樣本間變異所導致的波動。換言之,它們無法回答這個
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