北京林业大学机器学习

### 关于北京林业大学与机器学习相关的课程、研究或活动

#### 课程设置
在北京林业大学，计算机科学与技术学院开设了一系列与机器学习密切关联的课程。例如，《模式识别》这门课深入探讨了包括人脸识别在内的多种模式识别技术和理论基础[^1]。学生不仅能够掌握基本原理，还能通过实践项目加深理解。

#### 科研方向
学校内设有专门的研究团队致力于基于机器学习的人脸识别技术研发工作。该领域采用主成分分析等先进的降维算法来处理高维度图像数据集，从而实现高效精准的身份验证功能。此外，在生态学方面也有涉及利用机器学习模型进行森林资源监测评估等工作，体现了跨学科交叉融合的特点。

#### 学术交流与实践活动
为了促进师生间交流合作并紧跟国际前沿动态，校方定期举办各类研讨会和技术分享会。特别是在生物医学工程专业中强调了如何运用机器学习手段解析大规模基因表达谱型资料库(GEO, TCGA)，从中发现潜在规律以辅助临床诊断决策过程[^2]。同时鼓励本科生参与科研创新竞赛，像使用XGBoost算法解决实际问题时需考虑其内部参数调节策略对整体性能影响等问题[^3]。

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = ... # 数据加载部分省略
target = ... # 目标变量定义省略

# 划分训练集测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target)

# 构建DMatrix对象
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

# 设置超参数
params = {
    'max_depth': 6,
    'eta': 0.3,
    'objective': 'binary:logistic'
}

num_rounds = 100
bst = xgb.train(params=params, dtrain=dtrain, num_boost_round=num_rounds)

preds = bst.predict(dtest)
best_preds = np.round(preds).astype(int)

accuracy = accuracy_score(y_test, best_preds)
print(f'Accuracy: {accuracy}')