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一种可解释的机器学习方法用于活体个体的年龄和性别估计，基于牙科生物特征
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种可解释的机器学习方法，通过分析牙齿生物特征来估计活体个体的年龄和性别。采用随机森林和极端梯度提升模型显著提高了估计的准确性，推动了牙科法医技术的发展。
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关键要点
- 本研究提出了一种可解释的机器学习方法，用于活体个体的年龄和性别估计。
- 研究基于牙科生物特征，填补了传统方法在准确性和实用性上的不足。
- 采用随机森林和极端梯度提升模型显著提高了年龄和性别估计的准确性。
- 研究结果推动了牙科法医技术的发展，帮助牙科专家做出更明智的决策。
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