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Augmented regression models using neurochaos learning
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AI
DOI：10.1016/j.chaos.2025.117213.png)
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摘要
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• 提出一种基于Neurochaos特征的改进型混沌回归方法。
• 真实世界数据集：在10个数据集中，有6个数据集对改进型Lasso和SVR模型的性能进行了提升。
• 改进型混沌岭回归方法实现了最高的平均R2提升。
• 合成数据：均方误差（MSE）下降，随着样本量的增加收敛至最小均方误差（MMSE）。
