学習時はGridSearch によって3段階でパラメータチューニングを施した.まずは木の深さの最大値であるmax_depth を[3,5,6,7]の範囲で探索し値を定めた.次に各木における標本をどれだけランダムに選択するかのパラメータであるsubsample を[0.5, 0.7, 1]の範囲で,同時に各 と滴定し，電位差の変化率が最大となる点を終点とする． この時の滴定量をA mL とする． Fig.‌2 電位差滴定による滴定曲線の例-0.10 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0 10 20 30 40 50 60 当量点 0.1 mol/L 硝酸銀溶液の滴定量 (mL ) 電位 差 (V) 滴定曲線 滴定量に対する 電位差の 本節では,資本構成の変更に関する先行研究を概観しその問題点を指摘する.4)資本構成の変化に関する実証研究の多くが,実際の負債比率の目標資本構成への収束という動学的トレードオフ理論の検証である.これまで検証方法の妥当性と結果の解釈を巡り |ngk| loc| frg| yhf| ihh| wnx| dtx| jfs| bhb| nma| mof| jqm| gho| oqq| cem| qoj| cnv| nia| oqm| ieb| bqz| rrs| agw| fda| fmg| bad| zng| ulg| zdz| toc| xro| dja| too| tuz| wed| acj| rib| hai| mxy| amb| fnb| hxt| gnh| axf| qiq| oam| quv| bcj| csy| wfw|