I
n
t
e
r
n
at
ion
al
Jou
r
n
a
l
of
I
n
f
o
r
m
at
ics
an
d
Com
m
u
n
icat
ion
T
e
c
h
n
ol
ogy
(
I
J
-
I
CT
)
Vo
l
.
1
4
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
,
pp.
20
~
30
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
4
i
1
.
pp
20
-
30
20
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
P
r
e
d
ic
t
iv
e
m
o
d
e
l
f
or
c
on
ve
r
t
i
n
g l
e
ad
s i
n
t
o r
e
p
e
at
o
r
d
e
r
c
u
st
om
e
r
u
si
n
g
m
ac
h
in
e
l
e
ar
n
in
g
De
r
yan
E
ve
r
e
s
t
h
a
M
au
r
e
d
,
Gede
P
u
t
r
a
Ku
s
u
m
a
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
B
I
N
U
S
G
r
a
dua
te
P
r
o
gr
a
m
–
M
a
s
te
r
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
, B
in
a
N
us
a
nt
a
r
a
U
ni
v
e
r
s
it
y
,
J
a
ka
r
ta
, I
ndo
ne
s
ia
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
M
a
y
31,
2024
R
e
vi
s
e
d
Oc
t
23,
2024
A
c
c
e
pt
e
d
N
o
v
19,
2024
I
n
t
h
e
co
m
p
e
t
i
t
i
v
e
b
u
s
i
n
e
s
s
l
an
d
s
c
ap
e
,
c
u
s
t
o
me
r
r
el
at
i
o
n
s
h
i
p
m
an
ag
emen
t
(CRM)
i
s
p
i
v
o
t
al
fo
r
m
an
a
g
i
n
g
c
u
s
t
o
me
r
r
e
l
at
i
o
n
s
h
i
p
s
.
L
e
a
d
g
en
e
rat
i
o
n
an
d
c
u
s
t
o
me
r
r
e
t
e
n
t
i
o
n
ar
e
c
r
i
t
i
c
al
as
p
ec
t
s
o
f
CRM
as
t
h
ey
c
o
n
t
ri
b
u
t
e
t
o
s
u
s
t
ai
n
i
n
g
b
u
s
i
n
e
s
s
g
ro
w
t
h
a
n
d
p
ro
f
i
t
ab
i
l
i
t
y
.
A
l
s
o
,
i
d
en
t
i
f
y
i
n
g
an
d
c
o
n
v
e
rt
i
n
g
l
e
ad
s
i
n
t
o
r
e
p
e
at
cu
s
t
o
me
rs
i
s
e
s
s
en
t
i
al
fo
r
o
p
t
i
m
i
z
i
n
g
r
ev
e
n
u
e
an
d
mi
n
i
m
i
z
i
n
g
p
ro
mo
t
i
o
n
al
co
s
t
s
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
f
o
c
u
s
e
s
o
n
d
e
v
el
o
p
i
n
g
a
p
re
d
i
c
t
i
v
e
mo
d
el
u
s
i
n
g
m
a
ch
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
t
o
c
o
n
v
e
rt
l
e
ad
s
i
n
t
o
re
p
e
at
o
rd
e
r
cu
s
t
o
me
rs
i
n
co
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
b
u
s
i
n
e
s
s
e
s
.
L
ev
e
ra
g
i
n
g
d
at
a
fro
m
a
mo
t
o
rcy
cl
e
d
i
s
t
ri
b
u
t
i
o
n
c
o
m
p
an
y
i
n
J
ak
art
a
an
d
T
an
g
e
ran
g
,
t
h
e
s
t
u
d
y
c
o
m
p
ar
e
s
t
h
e
p
e
rfo
r
m
a
n
ce
o
f
v
ari
o
u
s
mo
d
el
s
fo
r
p
red
i
c
t
i
n
g
r
e
p
e
at
o
rd
e
rs
.
T
h
i
s
i
n
cl
u
d
e
s
i
n
d
i
v
i
d
u
a
l
m
o
d
e
l
s
l
i
k
e
D
ee
p
FM,
ran
d
o
m
fo
r
e
s
t
,
an
d
g
rad
i
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
d
eci
s
i
o
n
t
ree
m
o
d
e
l
s
.
A
d
d
i
t
i
o
n
al
l
y
,
i
t
e
x
p
l
o
r
e
s
t
h
e
e
ff
ec
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
s
t
ac
k
i
n
g
t
h
e
s
e
mo
d
el
s
u
s
i
n
g
l
o
g
i
s
t
i
c
r
eg
re
s
s
i
o
n
as
a
me
t
a
-
l
e
arn
e
r
.
Fu
rt
h
e
r
mo
r
e
,
t
h
e
s
t
u
d
y
i
m
p
l
emen
t
s
b
ac
k
w
ard
f
e
at
u
r
e
el
i
m
i
n
at
i
o
n
f
o
r
f
e
at
u
r
e
s
e
l
ec
t
i
o
n
an
d
h
y
p
e
rb
an
d
f
o
r
h
y
p
e
rp
arame
t
e
r
t
u
n
i
n
g
t
o
e
n
h
an
ce
m
o
d
e
l
p
e
rfo
r
m
an
ce.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
d
i
c
at
e
t
h
at
St
ack
i
n
g
m
o
d
el
u
s
i
n
g
b
as
e
m
o
d
e
l
d
e
fa
u
l
t
c
o
n
fi
g
u
r
at
i
o
n
s
t
an
d
s
o
u
t
as
t
h
e
mo
s
t
ro
b
u
s
t
,
a
c
h
i
e
v
i
n
g
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
s
c
o
r
e
s
i
n
a
cc
u
ra
cy
(0
.
9
5
),
a
r
e
a
u
n
d
e
r
t
h
e
c
u
r
v
e
r
ec
ei
v
e
r
-
o
p
e
rat
i
n
g
c
h
ara
c
t
e
ri
s
t
i
c
c
u
r
v
e
(
AUC
-
RO
C
)
(0
.
6
7
),
l
o
g
l
o
s
s
(0
.
19
),
w
e
i
g
h
t
e
d
av
e
rag
e
p
re
ci
s
i
o
n
(0
.
9
5
),
w
ei
g
h
t
ed
a
v
e
rag
e
r
e
c
a
l
l
(0
.
9
5
),
an
d
w
e
i
g
h
t
e
d
av
e
ra
g
e
F1
-
s
c
o
r
e
(0
.
9
2
),
e
ff
ec
t
i
v
e
l
y
h
an
d
l
i
n
g
t
h
e
i
m
b
al
a
n
ce
d
d
at
as
e
t
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
De
e
pF
M
m
o
de
l
Gr
a
d
i
e
n
t
b
oo
s
t
i
n
g
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
R
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
R
e
pe
a
t
o
r
de
r
c
us
to
m
e
r
s
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
De
r
y
a
n
E
v
e
r
e
s
t
h
a
M
a
ur
e
d
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
B
I
NU
S
Gr
a
dua
te
P
r
o
gr
a
m
–
M
a
s
t
e
r
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
B
i
n
a
Nu
s
a
n
t
a
r
a
Uni
v
e
r
s
i
t
y
J
a
ka
r
t
a
11480
,
I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
de
r
y
a
n
.
m
a
ur
e
d
@bi
nu
s
.
a
c
.
i
d
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
I
n
t
h
e
c
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
b
u
s
i
ne
s
s
l
a
n
d
s
c
a
pe
,
c
us
t
o
m
e
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
(
C
R
M
)
p
l
a
y
s
a
vi
t
a
l
r
o
l
e
i
n
m
a
n
a
g
i
ng
c
us
t
o
m
e
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
,
w
i
t
h
l
e
a
d
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
a
n
d
c
us
to
m
e
r
r
e
t
e
n
t
i
o
n
be
i
ng
ke
y
c
o
m
po
n
e
n
t
s
.
A
c
c
o
r
d
i
n
g
to
t
h
e
m
a
r
ke
t
r
e
s
e
a
r
c
h
r
e
p
o
r
t
,
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
27.
8%
o
f
C
R
M
us
a
ge
i
s
de
d
i
c
a
t
e
d
to
t
h
e
s
e
a
r
e
a
s
[
1]
.
A
s
ur
v
e
y
c
o
n
duc
t
e
d
i
n
t
h
e
Uni
t
e
d
S
t
a
t
e
s
r
e
v
e
a
l
s
t
h
a
t
e
n
h
a
nc
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
t
h
r
o
ugh
C
R
M
c
us
to
m
e
r
a
n
a
ly
t
i
c
s
h
a
s
l
e
d
to
a
58
%
i
nc
r
e
a
s
e
i
n
c
us
t
o
m
e
r
r
e
t
e
n
t
i
o
n
or
l
o
y
a
l
t
y
[
2]
.
L
e
a
ds
r
e
pr
e
s
e
n
t
p
r
os
pe
c
t
i
v
e
c
us
t
o
m
e
r
s
o
r
pr
o
s
pe
c
t
s
s
h
o
w
i
n
g
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
a
c
o
m
pa
ny
's
pr
o
duc
t
s
o
r
s
e
r
vi
c
e
s
.
M
a
n
a
g
i
ng
l
e
a
ds
w
i
t
hi
n
C
R
M
s
y
s
t
e
m
s
he
l
p
s
c
o
m
pa
ni
e
s
i
de
n
t
i
f
y
a
n
d
pr
i
o
r
i
t
i
z
e
p
ot
e
n
t
i
a
l
l
e
a
d
s
f
o
r
c
o
n
ve
r
s
i
o
n
i
n
t
o
n
e
w
or
r
e
p
e
a
t
o
r
de
r
c
us
t
o
m
e
r
s
.
R
e
t
a
i
ni
ng
e
xi
s
t
i
n
g
c
u
s
t
o
m
e
r
s
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
l
o
n
g
-
t
e
r
m
s
uc
c
e
s
s
,
a
s
c
us
t
o
m
e
r
s
w
h
o
e
n
ga
ge
in
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
s
h
o
l
d
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
v
a
l
ue
i
n
t
e
r
m
s
o
f
r
e
t
e
n
t
i
o
n
a
n
d
b
us
i
ne
s
s
r
e
v
e
n
u
e
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
de
n
t
i
f
yi
ng
c
us
to
m
e
r
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
P
r
e
dictive
mode
l
f
or
c
onv
e
r
ti
ng
leads
int
o
r
e
pe
at
or
de
r
c
us
tome
r
…
(
De
r
y
an
E
v
e
r
e
s
tha
M
aur
e
d
)
21
wh
o
c
a
n
be
c
o
nv
e
r
t
e
d
i
n
to
r
e
pe
a
t
or
de
r
c
us
to
m
e
r
s
i
s
im
pe
r
a
t
i
v
e
,
a
s
i
t
r
e
duc
e
s
pr
o
m
o
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
a
n
d
in
c
r
e
a
s
e
s
r
e
t
u
r
n
o
n
i
nv
e
s
t
m
e
n
t
(
R
OI
)
[
3]
.
T
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
s
h
a
s
e
m
e
r
ge
d
a
s
a
po
we
r
f
u
l
t
oo
l
i
n
e
nh
a
n
c
i
ng
C
R
M
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
o
pt
i
mi
z
i
ng
l
e
a
d
m
a
na
ge
m
e
n
t
t
h
r
o
ugh
t
h
e
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
pot
e
n
t
i
a
l
c
u
s
to
m
e
r
s
[
4]
.
Va
r
i
o
us
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
ba
s
i
c
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
,
e
n
s
e
m
bl
e
m
o
de
l
s
,
a
n
d
f
us
i
o
n
m
o
d
e
l
s
,
h
a
v
e
b
e
e
n
a
pp
li
e
d
t
o
c
o
n
s
t
r
uc
t
pr
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
f
o
r
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
c
us
to
m
e
r
s
.
B
e
nh
a
ddo
u
a
n
d
L
e
r
a
y
[
5]
d
e
v
e
l
o
pe
d
l
e
a
d
s
c
o
r
i
n
g
m
o
de
l
s
u
s
i
ng
B
a
y
e
s
i
a
n
n
e
t
wor
ks
,
w
hi
c
h
l
e
v
e
r
a
ge
d
h
e
ur
i
s
t
i
c
s
a
n
d
e
x
pe
r
t
kn
o
wl
e
dg
e
to
a
c
hi
e
ve
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
ll
,
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
N
y
gå
r
d
a
n
d
M
e
z
e
i
[
6]
a
uto
m
a
t
e
d
l
e
a
d
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
us
i
n
g
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
hi
g
hl
i
g
h
t
i
n
g
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
'
s
s
upe
r
i
o
r
i
t
y
i
n
c
o
n
t
r
o
l
li
ng
bi
a
s
e
s
a
n
d
o
p
t
i
mi
z
i
n
g
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
m
o
de
l
s
.
I
n
a
s
im
il
a
r
v
e
i
n
,
E
s
pa
d
i
nha
-
C
r
uz
e
t
al.
[
7
]
f
o
c
us
e
d
o
n
e
nh
a
n
c
i
ng
l
e
a
d
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
b
y
c
o
m
pa
r
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
n
d
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
e
n
s
e
m
ble
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
f
o
r
i
m
pr
o
v
e
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
Ay
a
z
[
8]
c
o
m
pa
r
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
f
o
r
l
e
a
d
s
c
o
r
i
n
g,
e
m
p
h
a
s
i
z
i
ng
t
h
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
c
e
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
i
n
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
.
A
r
un
[
4]
un
de
r
s
c
o
r
e
d
t
h
e
r
o
l
e
o
f
da
t
a
a
n
a
l
y
s
i
s
a
nd
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
i
n
C
R
M
,
hi
g
hl
i
g
h
t
i
n
g
t
h
e
i
m
p
o
r
t
a
n
c
e
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
c
us
t
o
m
e
r
b
e
h
a
vi
o
r
a
n
d
o
p
t
i
mi
z
i
ng
pr
o
s
pe
c
t
s
c
o
r
e
s
.
Ya
n
g
e
t
al
.
[
9]
de
v
e
l
o
ps
a
dy
na
m
i
c
,
da
t
a
-
dr
i
v
e
n
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
r
e
pe
a
t
pu
r
c
h
a
s
e
s
us
i
n
g
a
v
o
t
i
n
g
-
b
a
s
e
d
m
e
t
h
o
d
wi
t
h
t
r
a
n
s
a
c
t
i
o
n
a
l
d
a
t
a
,
s
h
o
wi
n
g
t
h
a
t
t
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
e
x
t
r
e
m
e
gr
a
d
i
e
n
t
b
oo
s
t
i
n
g
(
XG
B
)
a
n
d
l
i
g
ht
g
r
a
di
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
m
a
c
hi
ne
(
L
G
B
M
)
y
i
e
l
d
s
th
e
b
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
M
o
r
t
e
n
s
e
n
e
t
al.
[
10]
pr
o
p
o
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
pr
o
s
pe
c
t
s
uc
c
e
s
s
,
w
i
t
h
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
o
u
tper
f
o
r
m
i
n
g
o
t
h
e
r
s
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
Hua
n
g
[
11]
c
o
m
pa
r
e
d
pr
e
d
i
c
t
i
ve
m
o
de
l
s
f
o
r
r
e
pe
a
t
b
u
y
e
r
b
e
h
a
vi
o
r
,
hi
g
hl
i
g
h
t
i
ng
De
e
pF
M
'
s
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
L
i
g
h
t
GB
M
'
s
t
r
a
i
ni
ng
s
pe
e
d.
E
n
s
e
m
bl
e
t
e
c
hni
que
s
pr
o
p
o
s
e
d
by
Xu
e
t
al.
[
12]
a
n
d
Z
h
a
n
g
a
n
d
W
a
n
g
[
13]
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
e
nh
a
n
c
e
d
m
o
de
l
r
o
b
u
s
t
n
e
s
s
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
us
e
o
f
l
o
w
-
l
e
v
e
l
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
da
t
a
[
14]
,
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
ng
[
15]
-
[
17
]
,
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
e
ns
e
m
b
l
e
m
o
de
l
s
[
18]
,
m
o
de
l
d
i
s
t
i
ll
a
t
i
o
n
,
a
n
d
f
us
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
[
19]
,
[
20
]
,
a
s
we
l
l
a
s
v
o
t
e
s
tac
k
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
[
21]
,
f
ur
t
h
e
r
i
m
pr
o
v
e
d
m
o
de
l
a
c
c
u
r
a
c
y
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
.
Go
kh
a
l
e
a
n
d
J
o
s
hi
[
22]
a
n
d
S
a
n
ga
r
a
li
nga
m
e
t
al.
[
23]
e
x
p
l
o
r
e
d
o
p
t
i
m
a
l
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
f
o
r
l
e
a
d
po
t
e
n
t
i
a
l
a
n
d
s
upe
r
vi
s
e
d
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
c
us
t
o
m
e
r
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
a
c
c
ur
a
t
e
m
o
de
l
i
ng
i
n
C
R
M
s
t
r
a
teg
i
e
s
a
n
d
b
us
i
ne
s
s
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
ng.
T
h
e
s
e
s
t
ud
i
e
s
c
o
l
l
e
c
t
i
v
e
ly
s
h
o
wc
a
s
e
t
h
e
di
ve
r
s
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
a
n
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
i
n
l
e
a
d
s
c
o
r
i
n
g
a
nd
c
us
t
o
m
e
r
pr
e
di
c
t
i
o
n
,
e
m
p
h
a
s
i
z
i
ng
t
h
e
c
r
i
t
i
c
a
l
r
o
l
e
o
f
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
ng,
m
o
de
l
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
,
a
n
d
a
lgo
r
i
t
hm
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
n
dr
i
vi
ng
e
f
f
e
c
t
i
v
e
C
R
M
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
a
n
d
b
u
s
i
ne
s
s
o
u
t
c
o
m
e
s
.
R
e
c
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
ha
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
hi
g
hli
g
h
t
e
d
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
s
o
f
e
x
p
l
o
r
i
ng
De
e
pF
M
m
o
de
l
s
,
whi
c
h
ha
v
e
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
in
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
r
e
pe
a
t
or
de
r
c
us
to
m
e
r
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
d
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
li
ke
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
a
n
d
gr
a
d
i
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
[
11]
.
Ho
we
v
e
r
,
m
uc
h
o
f
t
h
e
pr
i
o
r
r
e
s
e
a
r
c
h
h
a
s
f
o
c
us
e
d
o
n
a
s
s
e
s
s
i
ng
c
u
s
to
m
e
r
pot
e
n
t
i
a
l
w
i
t
hi
n
t
h
e
e
-
c
o
m
m
e
r
c
e
do
m
a
i
n
a
n
d
h
a
s
n
ot
t
h
o
r
o
ughl
y
e
x
a
mi
ne
d
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
s
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
f
o
r
e
n
h
a
n
c
i
ng
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
i
n
s
c
e
n
a
r
i
o
s
i
nv
o
l
vi
ng
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
n
c
e
a
n
d
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
.
G
i
v
e
n
t
h
e
s
e
f
i
nd
i
ngs
,
t
hi
s
s
t
udy
a
im
s
to
c
o
m
pa
r
e
t
h
r
e
e
t
y
pe
s
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
De
e
p
F
M
,
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
,
a
n
d
gr
a
di
e
n
t
b
oo
s
t
i
n
g
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
(G
BD
T
)
.
I
t
a
ppl
i
e
s
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
h
r
o
ugh
b
a
c
kwa
r
d
f
e
a
t
ur
e
e
l
i
mi
na
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
us
i
n
g
hy
pe
r
b
a
n
d,
w
hi
l
e
a
l
s
o
e
x
p
l
o
r
i
n
g
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
o
f
s
t
a
c
k
i
n
g
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
us
i
ng
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
s
a
m
e
t
a
-
l
e
a
r
n
e
r
.
T
h
e
go
a
l
i
s
to
e
n
h
a
n
c
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
f
o
r
l
e
a
d
c
o
n
v
e
r
s
i
o
n
i
n
t
o
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
c
us
to
m
e
r
s
i
n
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
b
u
s
i
ne
s
s
s
e
tt
i
ngs
.
T
hi
s
s
t
udy
a
do
pt
s
a
c
a
s
e
s
t
udy
a
ppr
o
a
c
h
f
o
c
us
e
d
o
n
a
c
o
m
pa
ny
o
pe
r
a
t
i
n
g
i
n
t
h
e
m
o
to
r
c
y
c
l
e
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
e
c
t
or
i
n
t
h
e
J
a
ka
r
t
a
a
n
d
T
a
n
ge
r
a
n
g
r
e
g
i
o
n
s
.
T
h
e
c
o
m
pa
ny
n
e
e
d
s
t
o
m
a
n
a
ge
i
t
s
l
e
a
d
da
t
a
(
o
u
t
b
o
un
d
l
e
a
ds
)
to
i
de
n
t
i
f
y
t
h
o
s
e
wi
t
h
t
h
e
pot
e
n
t
i
a
l
t
o
b
e
c
o
m
e
r
e
pe
a
t
or
de
r
c
us
t
o
m
e
r
s
b
a
s
e
d
o
n
a
tt
r
i
b
ut
e
s
s
uc
h
a
s
de
m
o
gr
a
phi
c
s
a
n
d
c
o
n
s
u
m
e
r
b
e
h
a
vi
o
r
.
2.
RE
S
E
AR
CH
M
E
T
HO
D
T
h
e
c
o
n
c
e
pt
ua
l
f
r
a
m
e
wo
r
k
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
i
ll
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
1.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
do
pt
s
t
h
e
c
r
o
s
s
-
i
ndus
t
r
y
s
t
a
n
d
a
r
d
pr
o
c
e
s
s
f
o
r
da
t
a
m
i
n
i
n
g
(
C
R
I
S
P
-
DM
)
f
r
a
m
e
wo
r
k,
wi
de
ly
r
e
c
o
gni
z
e
d
f
o
r
i
t
s
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
in
t
a
c
kl
i
ng
va
r
i
o
us
c
h
a
ll
e
n
ge
s
e
n
c
o
un
t
e
r
e
d
i
n
da
t
a
m
i
n
i
ng
pr
o
j
e
c
t
s
w
i
t
hi
n
i
ndus
t
r
i
a
l
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
[
24]
.
C
R
I
S
P
-
DM
e
n
c
o
m
pa
s
s
e
s
s
i
x
ke
y
s
t
a
ge
s
:
b
us
i
ne
s
s
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g,
da
t
a
un
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g,
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
,
m
o
de
l
li
ng,
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
a
n
d
de
p
l
o
y
m
e
n
t
[
25]
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
t
h
e
C
R
I
S
P
-
DM
f
r
a
m
e
wo
r
k
i
s
ut
i
l
i
z
e
d
up
to
t
h
e
e
va
l
ua
t
i
o
n
s
t
a
ge
,
wi
t
h
e
a
c
h
s
t
a
ge
de
t
a
i
l
e
d
i
n
s
u
b
s
e
c
t
i
o
n
s
2.
1
to
2
.
5.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
b
e
g
i
ns
w
i
t
h
b
u
s
i
ne
s
s
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng,
f
o
c
us
i
n
g
o
n
i
de
n
t
i
f
yi
ng
ke
y
b
us
i
ne
s
s
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
by
a
n
a
ly
z
i
ng
da
t
a
f
r
o
m
t
h
e
c
us
t
o
m
e
r
da
t
a
b
a
s
e
(
C
DB
)
to
un
de
r
s
t
a
n
d
t
h
e
f
a
c
t
o
r
s
t
h
a
t
dr
i
v
e
r
e
pe
a
t
or
de
r
s
.
F
o
l
l
o
w
i
ng
t
hi
s
,
da
t
a
un
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g
i
nv
o
l
ve
s
c
o
l
l
e
c
t
i
n
g
a
n
d
e
x
p
l
o
r
i
n
g
t
h
e
da
t
a
to
a
s
s
e
s
s
i
t
s
qua
li
t
y
a
n
d
un
c
o
v
e
r
r
e
l
e
v
a
n
t
pa
tt
e
r
n
s
.
I
n
t
h
e
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
s
t
a
ge
,
t
h
e
da
t
a
i
s
c
l
e
a
n
e
d
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
d
t
o
e
ns
ur
e
i
t
i
s
r
e
a
d
y
f
o
r
m
o
de
l
i
ng.
Dur
i
n
g
m
o
de
l
i
ng,
a
l
go
r
i
t
hm
s
s
uc
h
a
s
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
,
GB
DT
,
a
n
d
De
e
pF
M
a
r
e
a
pp
l
i
e
d
to
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
20
-
30
22
b
u
il
d
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
de
l
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
i
s
c
o
n
duc
t
e
d
t
h
r
o
ugh
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
ba
c
kwa
r
d
f
e
a
t
ur
e
e
l
im
i
na
t
i
o
n
,
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
us
i
ng
hy
pe
r
b
a
n
d,
a
n
d
s
t
a
c
k
i
n
g
m
o
de
l
s
us
i
ng
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
s
m
e
t
a
-
l
e
a
r
n
e
r
to
e
nh
a
n
c
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
m
o
de
l
s
a
r
e
t
h
e
n
e
va
l
u
a
t
e
d
i
n
t
h
e
e
va
l
u
a
t
i
o
n
s
t
a
ge
us
i
ng
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
to
s
e
l
e
c
t
t
h
e
m
o
s
t
r
o
b
us
t
m
o
de
l
.
F
i
na
l
ly
,
t
h
e
de
t
e
r
m
i
n
i
ng
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
s
t
a
ge
i
de
n
t
i
f
i
e
s
t
h
e
m
o
s
t
s
ui
t
a
bl
e
m
o
de
l
,
w
hi
c
h
i
s
t
h
e
n
us
e
d
a
s
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
t
o
i
de
n
t
i
f
y
l
e
a
ds
li
ke
ly
t
o
b
e
c
o
m
e
r
e
pe
a
t
c
us
t
o
m
e
r
s
.
F
i
gur
e
1
.
T
h
e
c
o
n
c
e
pt
ua
l
f
r
a
m
e
wo
r
k
2.
1.
B
u
s
in
e
s
s
u
n
d
e
r
s
t
an
d
in
g
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
b
us
i
ne
s
s
r
e
gu
l
a
t
i
o
n
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
c
o
m
pa
ny
a
t
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
a
s
e
s
t
ud
y
l
o
c
a
t
i
o
n
,
a
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
c
o
n
s
u
m
e
r
i
s
de
f
i
ne
d
a
s
a
c
us
to
m
e
r
w
h
o
pu
r
c
h
a
s
e
s
a
m
o
tor
c
y
c
l
e
m
o
r
e
t
h
a
n
o
n
c
e
f
r
o
m
t
h
e
s
a
m
e
de
a
l
e
r
.
Ho
we
v
e
r
,
to
a
i
d
l
e
a
d
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
c
o
nc
e
r
ni
ng
r
e
pe
a
t
or
de
r
c
o
n
s
u
m
e
r
s
(
R
O)
,
a
l
i
s
t
o
f
c
us
to
m
e
r
s
wh
o
h
a
v
e
pur
c
h
a
s
e
d
m
o
to
r
c
y
c
l
e
s
m
o
r
e
t
h
a
n
o
n
c
e
f
r
o
m
d
i
f
f
e
r
e
n
t
de
a
l
e
r
s
w
il
l
a
l
s
o
b
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
lea
ds
f
o
r
f
o
l
l
o
w
-
up
by
t
h
e
de
a
l
e
r
s
f
r
o
m
pr
e
vi
o
us
pur
c
h
a
s
e
s
.
L
e
a
d
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
i
s
a
l
s
o
b
a
s
e
d
o
n
i
n
d
i
v
i
dua
l
c
u
s
t
om
e
r
t
y
p
e
a
n
d
c
us
t
o
m
e
r
s
a
ge
d
o
v
e
r
17
y
e
a
r
s
o
l
d.
He
n
c
e
,
t
h
e
l
a
b
e
ll
i
ng
pr
o
c
e
s
s
f
o
r
m
o
de
l
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
da
t
a
i
s
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
d
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
i
)
p
o
s
i
t
i
v
e
c
l
a
s
s
(
1)
:
r
e
pe
a
t
or
de
r
c
o
n
s
u
m
e
r
s
,
m
e
a
ni
ng
c
us
t
o
m
e
r
s
w
h
o
h
a
v
e
p
ur
c
h
a
s
e
d
m
o
t
or
c
y
c
l
e
s
m
o
r
e
t
h
a
n
o
n
c
e
;
a
n
d
i
i
)
n
e
ga
t
i
v
e
c
l
a
s
s
(
0)
:
c
o
n
s
u
m
e
r
s
w
h
o
d
o
n
ot
m
a
ke
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
s
.
2.
2.
Dat
a
u
n
d
e
r
s
t
an
d
in
g
T
h
e
da
t
a
s
e
t
us
e
d
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
h
e
c
us
to
m
e
r
da
t
a
b
a
s
e
(
C
DB
)
,
whi
c
h
i
nc
l
ude
s
i
nv
o
i
c
e
da
t
a
a
n
d
m
o
tor
c
y
c
l
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
c
o
m
pa
ny
a
t
t
h
e
c
a
s
e
s
t
udy
l
o
c
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
da
t
a
s
e
t
c
o
v
e
r
s
t
h
e
pe
r
i
o
d
f
r
o
m
2018
to
2022
a
n
d
tot
a
l
s
1
,
474
,
369
r
e
c
o
r
ds
.
T
h
e
i
nv
o
i
c
e
da
t
a
c
a
pt
ur
e
s
t
h
e
tr
a
n
s
a
c
t
i
o
n
s
o
f
m
oto
r
c
y
c
l
e
pu
r
c
h
a
s
e
s
m
a
de
by
c
u
s
t
o
m
e
r
s
a
n
d
i
s
s
t
o
r
e
d
i
n
a
t
a
bl
e
n
a
m
e
d
M
OH
ON
F
AK
T
UR
,
w
i
t
h
f
i
e
l
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
de
t
a
i
l
e
d
i
n
T
a
bl
e
1.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
m
o
tor
p
r
i
c
e
s
t
a
bl
e
i
n
T
a
bl
e
2
s
to
r
e
s
m
oto
r
c
y
c
l
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
i
n
c
l
ud
i
ng
t
h
e
m
o
de
l
c
o
de
(
K
D_M
DL
)
,
or
i
g
i
na
l
m
o
de
l
c
o
de
(
K
D_M
D
L
_
A
S
A
L
)
,
m
o
to
r
n
u
m
b
e
r
(
NO
_M
T
R
)
,
m
o
to
r
s
e
r
i
e
s
n
a
m
e
(
NM
_M
T
R
)
,
m
o
to
r
c
a
t
e
gor
y
(
C
UB
_S
P
OR
T
)
,
a
n
d
m
o
t
or
pr
i
c
e
(
M
T
R
_HR
GJ
U
AL
)
.
F
r
o
m
t
h
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
e
t
wo
da
t
a
s
e
t
s
,
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
us
e
d
i
n
t
h
e
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
s
t
a
ge
c
o
n
s
i
s
t
o
f
16
f
e
a
t
ur
e
s
:
4
n
u
m
e
r
i
c
a
l
(
C
I
C
I
L
A
N,
DP,
J
M
L
_
AN
GSUR
A
N,
M
T
R
_HR
GJ
U
A
L
)
,
8
c
a
t
e
gor
i
c
a
l
(
J
N
S
_K
L
M
,
J
NS_J
U
AL
,
S
T
S
_R
UM
AH
,
T
UJ
U_PA
KA
I
,
K
OD
E
_K
E
R
J
A
,
C
UB
_S
P
OR
T
,
K
OD
E
_DI
DI
K
,
K
E
L
U
AR
_B
L
N)
,
a
n
d
4
o
b
j
e
c
t
f
e
a
t
ur
e
s
(
T
GL
_M
OH
ON
,
NO
_DL
R
P
,
NO
_K
T
P
NPW
P
,
T
GL
_L
A
HI
R
)
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
P
r
e
dictive
mode
l
f
or
c
onv
e
r
ti
ng
leads
int
o
r
e
pe
at
or
de
r
c
us
tome
r
…
(
De
r
y
an
E
v
e
r
e
s
tha
M
aur
e
d
)
23
T
a
bl
e
1
.
S
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
M
OH
ON
F
AK
T
UR
t
a
bl
e
A
tt
r
ib
ut
e
g
r
o
up
F
ie
ld
F
ie
ld
d
e
s
c
r
ip
ti
o
n
D
a
ta
T
y
p
e
C
us
to
me
r
pr
of
il
e
K
O
D
E
_D
I
D
I
K
C
us
to
me
r
e
du
c
a
ti
o
n
c
o
d
e
O
bj
e
c
t
–
o
r
di
na
l
c
a
te
g
or
ic
a
l
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
C
us
to
me
r
j
o
b C
o
d
e
O
bj
e
c
t
–
n
o
mi
na
l
c
a
t
e
g
o
r
ic
a
l
S
T
S
_R
U
M
A
H
C
us
to
me
r
h
o
me
s
ta
tu
s
c
o
d
e
O
bj
e
c
t
–
n
o
mi
na
l
c
a
t
e
g
o
r
ic
a
l
K
E
L
U
A
R
_B
L
N
R
a
nge
of
s
pe
ndi
ng m
o
n
e
y
p
e
r
m
o
nt
h
O
bj
e
c
t
–
o
r
di
na
l
c
a
te
g
or
ic
a
l
D
e
a
l
be
ha
v
i
o
ur
T
G
L
_M
O
H
O
N
T
r
a
ns
a
c
ti
o
n
d
a
te
O
bj
e
c
t
J
N
S
_J
U
A
L
T
r
a
ns
a
c
ti
o
n
m
e
th
o
d
I
nt
64
–
nomi
na
l
c
a
t
e
g
o
r
i
c
a
l
K
D
_M
D
L
U
ni
que
pur
c
ha
s
e
d
m
o
t
o
r
b
ik
e
m
o
d
e
l
c
o
d
e
O
bj
e
c
t
N
O
_M
T
R
U
ni
que
pur
c
ha
s
e
d
m
o
t
o
r
b
ik
e
c
o
d
e
O
bj
e
c
t
N
O
_D
L
R
P
U
ni
que
d
e
a
le
r
c
o
d
e
(
c
us
t
o
m
e
r
pur
c
ha
s
e
l
oc
a
ti
o
n
)
O
bj
e
c
t
DP
N
o
mi
na
l
a
m
o
unt
of
d
o
w
n pa
y
m
e
nt
I
nt
64
C
I
C
I
L
A
N
T
h
e
n
o
mi
na
l
in
s
ta
ll
m
e
nt
a
m
o
unt
I
nt
64
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
T
e
n
or
a
mo
unt
in
m
o
nt
hs
I
nt
64
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
C
o
de
of
t
h
e
i
nt
e
nde
d
us
e
of
t
h
e
m
o
t
o
r
b
ik
e
pu
r
c
ha
s
e
d
O
bj
e
c
t
–
n
o
mi
na
l
c
a
t
e
g
o
r
ic
a
l
T
H
N
_M
T
R
Y
e
a
r
m
o
t
o
r
pu
r
c
ha
s
e
d
O
bj
e
c
t
C
us
to
me
r
I
d
e
nt
it
y
N
O
_K
T
P
N
P
W
P
C
us
to
me
r
u
ni
que
I
D
E
O
bj
e
c
t
N
M
1_M
O
H
O
N
C
us
to
me
r
na
me
O
bj
e
c
t
N
O
_R
G
K
U
ni
que
m
o
t
o
r
bi
k
e
f
r
a
me
nu
mbe
r
c
o
d
e
O
bj
e
c
t
N
O
_M
S
N
U
ni
que
m
o
t
o
r
bi
k
e
e
ngi
n
e
numb
e
r
c
o
de
O
bj
e
c
t
N
O
_H
P
C
o
ns
ume
r
te
l
e
ph
o
n
e
numb
e
r
O
bj
e
c
t
J
N
S
_B
E
L
I
T
y
p
e
s
of
c
o
ns
ume
r
s
O
bj
e
c
t
T
G
L
_
L
A
H
I
R
C
o
ns
ume
r
'
s
da
te
of
bi
r
th
O
bj
e
c
t
G
E
N
D
E
R
G
e
nde
r
I
nt
64
–
nomi
na
l
c
a
t
e
g
o
r
i
c
a
l
T
a
bl
e
2
.
S
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
m
o
to
r
pr
i
c
e
s
t
a
bl
e
F
ie
ld
F
ie
ld
d
e
s
c
r
ip
ti
o
n
D
a
ta
t
y
pe
K
D
_M
D
L
U
ni
que
m
o
t
o
r
bi
k
e
m
o
d
e
l
c
o
d
e
O
bj
e
c
t
K
D
_M
D
L
_A
S
A
L
U
ni
que
c
o
de
f
or
o
r
ig
in
a
l
m
ot
o
r
bi
k
e
m
o
d
e
l
O
bj
e
c
t
N
O
_M
T
R
U
ni
que
m
o
t
o
r
bi
k
e
c
o
d
e
O
bj
e
c
t
N
M
_M
T
R
M
o
t
o
r
s
e
r
i
e
s
na
me
O
bj
e
c
t
C
U
B
_S
P
O
R
T
M
o
t
o
r
c
y
c
le
c
a
t
e
g
o
r
y
O
bj
e
c
t
–
n
o
mi
na
l
c
a
t
e
g
o
r
ic
a
l
M
T
R
_
H
R
G
J
U
A
L
M
o
t
o
r
c
y
c
le
s
e
ll
in
g pr
i
c
e
I
nt
64
2.
3.
Dat
a
p
r
e
p
ar
at
ion
T
h
e
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
s
t
a
ge
i
nv
o
l
v
e
d
s
e
v
e
r
a
l
c
r
uc
ia
l
s
t
e
ps
to
e
n
s
ur
e
t
h
e
qua
l
i
t
y
a
n
d
r
e
li
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
us
e
d
f
o
r
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
.
T
h
e
s
e
s
t
e
ps
i
n
c
l
ude
d
da
t
a
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
,
da
t
a
tr
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
h
a
n
d
li
ng
mi
s
s
i
ng
v
a
l
ue
s
,
i
d
e
n
t
i
f
yi
ng
a
bn
o
r
m
a
l
u
s
e
r
s
,
s
p
l
i
t
t
i
n
g
t
h
e
da
t
a
,
a
n
d
a
ddr
e
s
s
i
n
g
i
m
ba
l
a
nc
e
d
da
t
a
.
E
a
c
h
o
f
t
h
e
s
e
pr
o
c
e
s
s
e
s
wa
s
c
a
r
e
f
u
ll
y
e
x
e
c
ut
e
d
to
m
a
i
n
t
a
i
n
t
h
e
i
n
t
e
gr
i
t
y
o
f
t
h
e
da
t
a
,
ul
t
i
m
a
t
e
l
y
l
e
a
d
i
ng
to
b
e
tt
e
r
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
Da
t
a
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
wa
s
t
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p,
wh
e
r
e
m
o
to
r
c
y
c
l
e
pur
c
h
a
s
e
i
nv
o
i
c
e
da
t
a
(
T
a
bl
e
1)
wa
s
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
m
o
to
r
c
y
c
l
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
da
t
a
(
T
a
bl
e
2
)
.
T
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
wa
s
a
c
hi
e
v
e
d
by
m
a
t
c
hi
ng
t
h
e
m
o
de
l
c
o
de
(
K
D_M
D
L
)
i
n
t
h
e
i
nv
o
i
c
e
s
w
i
t
h
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
m
o
de
l
c
o
de
(
K
D
_M
DL
_
A
S
AL
)
i
n
t
h
e
m
o
t
or
c
y
c
l
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
da
t
a
.
T
hi
s
s
t
e
p
e
n
s
ur
e
d
t
h
a
t
a
l
l
r
e
l
e
v
a
n
t
da
t
a
wa
s
l
in
ke
d
a
n
d
c
o
ul
d
b
e
us
e
d
c
o
h
e
s
i
ve
ly
f
o
r
f
ur
t
h
e
r
a
n
a
ly
s
i
s
.
Ne
x
t
,
t
h
e
da
t
a
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
wa
s
un
d
e
r
t
a
ke
n
t
o
c
o
n
v
e
r
t
a
n
d
m
o
d
i
f
y
t
h
e
da
t
a
i
n
t
o
a
f
o
r
m
a
t
m
o
r
e
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
a
n
a
ly
s
i
s
a
n
d
m
o
de
l
i
ng.
T
hi
s
i
nv
o
l
v
e
d
c
o
nv
e
r
t
i
n
g
c
e
r
t
a
i
n
f
i
e
l
ds
,
s
uc
h
a
s
T
GL
_
M
O
HO
N
a
n
d
T
GL
_L
A
HI
R
,
f
r
o
m
o
bj
e
c
t
t
y
p
e
s
t
o
da
t
e
t
i
m
e
,
s
t
a
n
da
r
d
i
z
i
ng
ot
h
e
r
o
bj
e
c
t
t
y
pe
s
t
o
i
n
t
e
ge
r
s
,
a
n
d
r
e
p
l
a
c
i
ng
s
pe
c
i
f
i
c
s
t
r
i
n
g
v
a
l
ue
s
w
i
t
h
n
u
m
e
r
i
c
o
n
e
s
i
n
f
i
e
lds
l
i
ke
K
O
DE
_DI
DI
K
,
KO
DE
_K
E
R
J
A
,
S
T
S
_R
UM
A
H,
T
UJ
U_PAKA
I
,
a
n
d
J
M
L
_
A
NG
S
U
R
A
N.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
n
e
w
v
a
r
i
a
bl
e
s
we
r
e
c
r
e
a
t
e
d,
i
nc
l
ud
i
n
g
pu
r
c
h
a
s
i
ng
b
e
h
a
vi
o
r
a
tt
r
i
b
ut
e
s
(
e
.
g.
,
b
u
y
i
ng
c
y
c
l
e
,
r
e
c
e
n
c
y
,
tot
a
l
pur
c
h
a
s
e
s
,
tot
a
l
a
m
o
un
t
s
pe
n
t
,
a
n
d
a
v
e
r
a
ge
s
pe
nd
i
n
g
pe
r
pur
c
h
a
s
e
)
a
n
d
a
ge
c
a
t
e
go
r
i
e
s
,
whil
e
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
v
a
r
i
a
bl
e
s
s
uc
h
a
s
J
NS_
KL
M
,
J
NS_J
U
A
L
,
S
T
S
_R
UM
A
H,
T
UJ
U_PAKA
I
,
K
OD
E
_
K
E
R
J
A
,
KA
T
E
GO
R
I
_U
S
I
A
,
a
n
d
C
UB
_S
P
OR
T
we
r
e
tr
a
n
s
f
o
r
m
e
d
i
n
t
o
o
n
e
-
h
o
t
e
n
c
o
d
i
n
g
f
o
r
b
e
t
t
e
r
m
o
de
l
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
t
i
o
n
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
n
u
m
e
r
i
c
v
a
r
i
a
bl
e
s
we
r
e
tr
a
n
s
f
o
r
m
e
d
us
i
ng
l
o
ga
r
i
t
hm
ic
a
n
d
s
qua
r
e
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
ns
to
e
n
h
a
n
c
e
f
e
a
t
ur
e
r
i
c
hn
e
s
s
,
s
uc
h
a
s
C
I
C
I
L
AN
,
DP,
J
M
L
_A
NG
S
UR
A
N,
J
M
L
_
AN
GSUR
A
N_
M
E
A
N,
m
t
r
_h
r
g
j
ua
l
,
B
U
YI
NG
_C
YC
L
E
,
R
E
C
E
NC
Y,
A
VG
_T
OT
A
L
_
S
P
E
NT
,
J
M
L
_P
E
M
B
E
L
I
AN
.
Ha
n
d
li
ng
m
i
s
s
i
ng
v
a
l
ue
s
wa
s
a
c
r
i
t
i
c
a
l
s
t
e
p
to
e
n
s
ur
e
t
h
a
t
t
h
e
da
t
a
s
e
t
wa
s
c
o
m
p
l
e
t
e
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
.
M
i
s
s
i
ng
v
a
l
ue
s
c
a
n
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
d
i
s
r
upt
a
n
a
ly
s
i
s
a
n
d
m
o
de
li
ng,
s
o
n
u
l
l
o
r
Na
N
v
a
l
ue
s
i
n
s
p
e
c
i
f
i
c
f
i
e
l
ds
li
ke
K
OD
E
_DI
DI
K
a
n
d
R
E
C
E
NC
Y
we
r
e
r
e
p
l
a
c
e
d
w
i
t
h
0.
T
hi
s
r
e
p
l
a
c
e
m
e
n
t
pr
e
v
e
n
t
e
d
pot
e
n
t
i
a
l
e
r
r
o
r
s
i
n
t
h
e
m
o
de
li
ng
pr
o
c
e
s
s
a
n
d
e
n
s
ur
e
d
t
h
a
t
a
l
l
r
e
c
o
r
ds
we
r
e
f
u
ll
y
ut
i
li
z
e
d.
I
de
n
t
i
f
yi
ng
a
bn
o
r
m
a
l
u
s
e
r
s
i
nv
o
l
ve
d
c
l
e
a
ni
ng
t
h
e
da
t
a
to
r
e
m
o
v
e
po
t
e
n
t
i
a
ll
y
i
nva
li
d
o
r
m
i
s
t
y
pe
d
e
n
t
r
i
e
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
i
n
t
h
e
NO
_
K
T
P
NPW
P
f
i
e
l
d
.
R
e
c
o
r
ds
wi
t
h
i
n
c
o
r
r
e
c
t
o
r
s
us
pi
c
i
o
us
NO
_K
T
P
NPW
P
v
a
l
ue
s
we
r
e
de
l
e
t
e
d,
a
n
d
da
t
a
wa
s
f
il
t
e
r
e
d
to
i
n
c
l
u
de
o
nl
y
c
us
t
o
m
e
r
s
a
ge
d
17
a
n
d
a
b
o
v
e
.
T
hi
s
s
t
e
p
wa
s
c
r
uc
i
a
l
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
20
-
30
24
to
m
a
i
n
t
a
i
n
i
ng
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
c
o
ns
i
s
t
e
n
c
y
o
f
t
he
da
t
a
s
e
t,
whi
c
h
i
n
t
ur
n
e
n
s
ur
e
d
m
o
r
e
r
e
l
i
a
bl
e
a
na
ly
s
i
s
a
n
d
m
o
de
li
ng
o
u
t
c
o
m
e
s
.
T
h
e
da
t
a
wa
s
t
h
e
n
s
p
li
t
i
n
t
o
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
s
to
f
a
c
i
li
t
a
t
e
m
o
de
l
tr
a
i
ni
n
g
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
wa
s
d
i
vi
de
d
w
i
t
h
80%
a
l
l
o
c
a
t
e
d
to
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
20%
to
t
e
s
t
i
n
g,
a
n
d
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
wa
s
f
ur
t
h
e
r
s
p
l
i
t
us
i
n
g
4
-
f
o
l
d
c
r
o
s
s
-
v
a
li
da
t
i
o
n
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
he
l
pe
d
pr
e
v
e
n
t
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
a
n
d
e
ns
ur
e
d
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
wo
u
l
d
b
e
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
a
n
d
ge
n
e
r
a
li
z
a
bl
e
.
F
i
na
ll
y
,
t
h
e
i
s
s
u
e
o
f
i
m
ba
l
a
nc
e
d
da
t
a
wa
s
a
dd
r
e
s
s
e
d
us
i
n
g
S
M
OT
E
E
NN
,
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
s
y
n
t
h
e
t
i
c
mi
n
o
r
i
t
y
o
v
e
r
-
s
a
m
p
li
ng
t
e
c
h
ni
que
(
S
M
OT
E
)
a
n
d
e
d
i
t
e
d
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hb
o
r
s
(
E
NN
)
[
26
]
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
h
e
l
pe
d
t
o
b
a
l
a
n
c
e
t
h
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
c
l
a
s
s
e
s
by
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
s
y
n
t
he
t
i
c
s
a
m
p
l
e
s
f
o
r
t
h
e
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
a
n
d
r
e
f
ini
ng
t
h
e
da
t
a
s
e
t
by
r
e
m
o
vi
ng
n
o
i
s
y
s
a
m
p
l
e
s
f
r
o
m
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
.
S
M
OT
E
E
NN
i
s
hi
g
hly
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
h
a
n
d
li
ng
im
ba
l
a
n
c
e
d
da
t
a
a
n
d
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
e
nh
a
n
c
e
s
m
o
de
l
a
c
c
ur
a
c
y
[
27]
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
S
M
OT
E
wa
s
c
onf
i
gur
e
d
w
i
t
h
s
a
m
p
li
ng_
s
t
r
a
t
e
gy
=
'
a
ut
o
'
to
b
a
l
a
n
c
e
t
h
e
mi
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
w
i
t
h
t
he
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
,
a
n
d
k_
n
e
i
g
hbo
r
s
=
5
to
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hb
o
r
s
f
o
r
s
y
n
t
h
e
s
i
z
i
ng
ne
w
s
a
m
p
l
e
s
.
E
NN
w
a
s
a
ppl
ied
w
i
t
h
s
a
m
p
l
i
ng_
s
t
r
a
t
e
g
y
=
'
a
ll
'
t
o
r
e
m
o
v
e
n
o
i
s
e
f
r
o
m
a
l
l
c
l
a
s
s
e
s
,
e
ns
ur
i
n
g
a
c
l
e
a
n
e
r
da
t
a
s
e
t.
T
o
e
n
s
ur
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
r
e
s
u
l
t
s
,
S
M
OT
E
a
n
d
E
NN
s
e
t
t
h
e
s
e
e
d
f
o
r
t
h
e
r
a
n
do
m
n
u
m
be
r
ge
n
e
r
a
t
o
r
us
i
n
g
r
a
n
do
m
_
s
t
a
t
e
=
42
.
A
pp
lyi
ng
S
M
OT
E
E
NN
to
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
r
e
s
u
l
t
e
d
i
n
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
c
h
a
n
ge
s
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
B
e
f
o
r
e
r
e
s
a
m
p
li
ng,
t
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
n
e
d
864,
039
s
a
m
p
l
e
s
,
w
i
t
h
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
(
n
o
n
-
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
)
h
a
vi
n
g
815,
870
s
a
m
p
l
e
s
a
n
d
t
h
e
mi
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
(
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
)
o
nl
y
48,
169
s
a
m
p
l
e
s
.
Af
t
e
r
a
pp
l
yi
ng
S
M
OT
E
E
NN
,
t
h
e
tot
a
l
nu
m
b
e
r
o
f
s
a
m
p
l
e
s
wa
s
r
e
duc
e
d
to
715,
697
,
wi
t
h
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
r
e
duc
e
d
to
480
,
975
s
a
m
p
l
e
s
a
n
d
t
h
e
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
i
nc
r
e
a
s
e
d
to
234,
722
s
a
m
p
l
e
s
.
Al
t
h
o
ugh
S
M
OT
E
E
NN
di
d
n
o
t
a
c
hi
e
ve
pe
r
f
e
c
t
b
a
l
a
n
c
e
,
t
h
e
m
o
r
e
e
qua
l
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
m
pr
o
v
e
d
t
h
e
m
o
de
l
’
s
a
bil
i
t
y
t
o
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
pr
e
d
i
c
t
t
h
e
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
.
Af
t
e
r
c
o
m
p
l
e
t
i
n
g
a
l
l
t
h
e
s
e
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
s
t
e
ps
,
t
h
e
da
t
a
s
e
t
wa
s
r
e
f
i
ne
d
to
i
nc
l
ude
7
8
f
i
na
l
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
a
tot
a
l
o
f
1,
080,
049
r
e
c
o
r
ds
.
T
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
,
whi
c
h
a
r
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
t
h
e
m
o
de
l
in
g
pr
o
c
e
s
s
,
a
r
e
de
t
a
i
l
e
d
i
n
T
a
bl
e
3.
T
hi
s
pr
e
pa
r
e
d
da
t
a
s
e
t
pr
o
vi
de
d
a
s
t
r
o
n
g
f
o
un
da
t
i
o
n
f
o
r
b
u
i
l
d
i
ng
a
r
e
l
i
a
ble
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
pr
e
d
i
c
t
i
ve
m
o
de
l
.
T
a
bl
e
3
.
T
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
us
e
d
a
s
i
n
put
f
o
r
m
o
de
l
i
ng
pr
o
c
e
s
s
N
ume
r
i
c
a
l
f
e
a
tu
r
e
C
a
te
gor
ic
a
l
f
e
a
tu
r
e
C
I
C
I
L
A
N
, D
P
, J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
,
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_M
E
A
N
, mt
r
_hr
g
ju
a
l,
B
U
Y
I
N
G
_C
Y
C
L
E
, R
E
C
E
N
C
Y
,
T
O
T
A
L
_
S
P
E
N
T
,
J
M
L
_P
E
M
B
E
L
I
A
N
, C
I
C
I
L
A
N
_D
P
_r
a
ti
o
,
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_
T
O
T
A
L
_S
P
E
N
T
_r
a
ti
o
,
R
E
C
E
N
C
Y
_B
U
Y
I
N
G
_C
Y
C
L
E
_
r
a
ti
o
, C
I
C
I
L
A
N
_l
o
g,
D
P
_l
o
g, J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_l
o
g,
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_M
E
A
N
_l
o
g,
mt
r
_h
r
gj
ua
l_
l
o
g,
B
U
Y
I
N
G
_C
Y
C
L
E
_l
o
g, R
E
C
E
N
C
Y
_l
o
g,
T
O
T
A
L
_S
P
E
N
T
_l
o
g, J
M
L
_P
E
M
B
E
L
I
A
N
_l
o
g,
C
I
C
I
L
A
N
_s
qua
r
e
d, D
P
_s
qua
r
e
d,
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_s
qua
r
e
d,
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_M
E
A
N
_s
qua
r
e
d, mt
r
_hr
gj
ua
l_
s
qua
r
e
d,
B
U
Y
I
N
G
_C
Y
C
L
E
_s
qua
r
e
d, R
E
C
E
N
C
Y
_s
qua
r
e
d,
T
O
T
A
L
_S
P
E
N
T
_s
qua
r
e
d, J
M
L
_
P
E
M
B
E
L
I
A
N
_s
qua
r
e
d,
T
O
T
A
L
,
L
A
B
E
L
J
N
S
_K
L
M
_0, J
N
S
_K
L
M
_1, J
N
S
_
K
L
M
_2, J
N
S
_J
U
A
L
_1,
J
N
S
_J
U
A
L
_2, S
T
S
_R
U
M
A
H
_0,
S
T
S
_R
U
M
A
H
_1,
S
T
S
_R
U
M
A
H
_2, S
T
S
_R
U
M
A
H
_3,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_0,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_1,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_2,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_3,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_4,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_5,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_6,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_7,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_0, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_1,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_2,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_3, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_4,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_5, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_6, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_7,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_8, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_9, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_10,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_11, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_12, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_13,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_14, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_15, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_16,
C
U
B
_S
P
O
R
T
_1, C
U
B
_S
P
O
R
T
_2, C
U
B
_S
P
O
R
T
_3,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_1,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_2,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_3,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_4,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_5,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_6,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_7,
K
O
D
E
_D
I
D
I
K
,
K
E
L
U
A
R
_B
L
N
2.
4.
M
od
e
l
in
g
T
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
i
nv
o
l
ve
d
t
h
r
e
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
:
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t,
GB
DT
,
a
n
d
De
e
p
F
M
.
T
h
e
d
a
t
a
s
e
t
wa
s
s
p
l
i
t
i
n
t
o
8
0%
f
o
r
tr
a
i
ni
ng
a
n
d
20%
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g.
I
ni
t
i
a
ll
y
,
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
we
r
e
t
r
a
i
n
e
d
w
i
t
h
de
f
a
u
l
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
f
o
l
l
o
we
d
by
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
to
e
nh
a
n
c
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
C
r
o
s
s
-
v
a
l
i
da
t
i
o
n
wa
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
ng
k
-
f
o
l
d
(
k
=
4)
o
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
.
F
o
r
e
a
c
h
f
o
l
d,
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
wa
s
s
p
l
it
i
n
t
o
k
s
ubs
e
t
s
,
a
n
d
S
M
OT
E
E
NN
wa
s
a
ppl
i
e
d
to
b
a
l
a
n
c
e
t
h
e
da
t
a
wi
t
hi
n
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
f
o
l
d.
T
h
e
m
o
de
l
s
we
r
e
t
h
e
n
t
r
a
i
n
e
d
o
n
t
h
e
b
a
l
a
n
c
e
d
k
-
1
s
ub
s
e
t
s
a
n
d
va
l
i
d
a
ted
o
n
t
h
e
r
e
m
a
i
n
i
ng
s
u
b
s
e
t
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
we
r
e
r
e
c
o
r
de
d
f
o
r
e
a
c
h
f
o
l
d,
a
n
d
t
h
e
b
e
s
t
-
pe
r
f
o
r
m
i
ng
f
o
l
d
wa
s
i
de
n
t
i
f
i
e
d
ba
s
e
d
o
n
t
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
mo
de
l
wa
s
r
e
tr
a
i
ne
d
us
i
ng
t
hi
s
b
e
s
t
-
pe
r
f
o
r
m
i
ng
f
o
l
d
a
n
d
s
u
b
s
e
que
n
t
l
y
us
e
d
to
m
a
ke
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
o
n
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
,
e
ns
ur
i
n
g
r
o
b
us
t
n
e
s
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
i
nc
l
ude
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
h
r
o
ugh
b
a
c
kw
a
r
d
f
e
a
t
ur
e
e
l
i
mi
n
a
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
i
n
g
u
s
i
ng
hy
pe
r
ba
n
d
to
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
be
s
t
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
f
o
r
e
a
c
h
m
o
de
l
.
F
o
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng,
a
s
t
a
c
k
i
n
g
pr
o
c
e
s
s
wa
s
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d,
wi
t
h
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
s
e
r
vi
ng
a
s
t
h
e
m
e
t
a
-
l
e
a
r
n
e
r
to
f
ur
t
h
e
r
e
nh
a
n
c
e
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
.
2.
4.
1.
M
od
e
l
r
an
d
om
f
o
r
e
s
t
R
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
i
s
a
n
e
ns
e
m
b
l
e
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
d
us
e
d
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
t
a
s
ks
.
I
t
s
o
pe
r
a
t
i
o
n
i
nv
o
l
v
e
s
b
u
il
d
i
ng
m
u
l
t
i
p
l
e
de
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
s
dur
i
n
g
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
ph
a
s
e
a
n
d
c
o
m
bi
n
i
ng
t
h
e
i
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
P
r
e
dictive
mode
l
f
or
c
onv
e
r
ti
ng
leads
int
o
r
e
pe
at
or
de
r
c
us
tome
r
…
(
De
r
y
an
E
v
e
r
e
s
tha
M
aur
e
d
)
25
to
m
a
ke
t
h
e
f
i
na
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
E
a
c
h
de
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
i
s
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
us
i
n
g
a
r
a
n
do
m
s
u
b
s
e
t
o
f
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
a
n
d
r
a
n
do
m
s
ubs
e
t
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
,
i
n
t
r
o
duc
i
n
g
d
i
ve
r
s
i
t
y
a
n
d
r
e
duc
i
n
g
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
[
8]
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
m
o
de
l
wa
s
c
o
ns
t
r
uc
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
tC
l
a
s
s
if
i
e
r
l
i
br
a
r
y
w
i
t
h
de
f
a
u
l
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
:
m
a
x
_
de
pt
h
=
5,
n
_
j
o
b
s
=
-
1,
oo
b
_s
c
o
r
e
=
T
r
ue
,
a
n
d
r
a
n
do
m
_s
t
a
t
e
=
42.
2.
4.
2.
M
od
e
l
gr
ad
ient
b
oos
t
in
g
d
e
c
is
ion
t
r
e
e
GB
DT
i
s
a
n
e
ns
e
m
b
l
e
m
o
de
l
us
e
d
f
o
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
n
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
.
T
hi
s
m
o
de
l
c
o
ns
t
r
uc
t
s
m
u
l
t
i
p
l
e
we
a
k
l
e
a
r
n
e
r
s
(
us
ua
l
ly
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
)
s
e
que
n
t
i
a
ll
y
,
w
h
e
r
e
e
a
c
h
t
r
e
e
a
tt
e
m
pt
s
to
c
o
r
r
e
c
t
t
h
e
e
r
r
o
r
s
m
a
de
by
t
h
e
pr
e
c
e
d
i
n
g
o
n
e
.
T
h
i
s
pr
o
c
e
s
s
c
o
n
t
i
n
u
e
s
un
t
i
l
a
pr
e
de
t
e
r
m
i
ne
d
n
u
m
be
r
o
f
l
e
a
r
n
e
r
s
i
s
c
r
e
a
t
e
d
or
un
t
i
l
c
e
r
t
a
i
n
s
t
o
ppi
n
g
c
r
i
t
e
r
i
a
a
r
e
m
e
t
.
T
hi
s
i
s
a
c
hi
e
v
e
d
by
mi
n
im
i
z
i
ng
t
h
e
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
(
m
e
t
h
o
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
)
w
i
t
h
e
a
c
h
b
a
s
e
m
o
de
l
a
dde
d
[
14]
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
GB
DT
m
o
de
l
wa
s
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
u
s
i
n
g
t
h
e
Gr
a
d
i
e
n
t
B
oo
s
t
i
n
gC
l
a
s
s
i
f
i
e
r
l
i
br
a
r
y
w
i
t
h
de
f
a
u
l
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
:
m
a
x
_de
pt
h
=
5,
n
_e
s
t
i
m
a
t
o
r
s
=
100,
oo
b
_s
c
o
r
e
=
T
r
ue
,
a
n
d
r
a
n
do
m
_s
t
a
t
e
=
42.
2.
4.
3.
M
od
e
l
De
e
p
F
M
De
e
pF
M
i
s
a
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
t
h
a
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
c
a
pt
ur
e
s
l
o
w
-
o
r
de
r
a
n
d
hi
g
h
-
o
r
de
r
f
e
a
t
ur
e
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
s
b
y
c
o
m
bi
n
i
ng
t
h
e
l
i
ne
a
r
c
o
m
po
n
e
n
t
o
f
f
a
c
t
or
i
z
a
t
i
o
n
m
a
c
hi
ne
s
(
F
M
)
a
n
d
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
DN
N)
[
11]
.
T
h
e
De
e
pF
M
m
o
de
l
s
t
r
uc
t
u
r
e
c
o
n
s
i
s
t
o
f
s
e
v
e
r
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
:
t
h
e
l
i
ne
a
r
c
o
m
po
n
e
n
t
(
s
pa
r
s
e
f
e
a
t
ur
e
a
n
d
de
n
s
e
e
m
b
e
dd
i
ng)
,
t
h
e
f
a
c
t
o
r
i
z
a
t
i
o
n
m
a
c
hi
ne
l
a
y
e
r
c
o
m
p
o
n
e
n
t
,
t
h
e
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
c
o
m
po
n
e
n
t
(
hi
dd
e
n
l
a
y
e
r
)
.
T
h
e
l
i
ne
a
r
c
o
m
po
n
e
n
t
de
a
l
s
w
i
t
h
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
,
e
n
c
o
d
i
n
g
t
h
e
m
i
n
t
o
b
ot
h
s
pa
r
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
pa
c
e
a
n
d
de
n
s
e
e
m
b
e
dd
i
ng
v
e
c
t
or
s
.
I
t
c
a
p
t
ur
e
s
l
i
ne
a
r
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
ns
by
s
u
m
mi
ng
s
pa
r
s
e
f
e
a
t
ur
e
v
a
l
ue
s
a
n
d
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
dot
pr
o
duc
t
s
o
f
de
ns
e
e
m
be
dd
i
ngs
.
T
h
e
F
M
l
a
y
e
r
f
o
c
us
e
s
o
n
pa
i
r
w
i
s
e
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
ns
,
c
o
m
put
i
n
g
t
h
e
i
nn
e
r
pr
o
duc
t
o
f
f
e
a
t
ur
e
e
m
b
e
dd
i
ng
s
to
c
a
p
t
ur
e
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
s
b
e
t
we
e
n
d
if
f
e
r
e
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
h
e
DN
N
c
o
m
po
n
e
n
t
c
a
pt
ur
e
s
hi
g
h
-
o
r
de
r
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
ns
t
h
r
o
ugh
m
u
l
t
i
p
l
e
l
a
y
e
r
s
o
f
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
,
l
e
a
r
ni
ng
c
o
m
p
l
e
x
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
f
e
a
t
ur
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
.
I
t
p
r
o
c
e
s
s
e
s
de
ns
e
e
m
be
dd
i
n
gs
a
n
d
pr
e
d
i
c
t
s
t
h
e
t
a
r
ge
t
v
a
r
i
a
bl
e
u
s
i
n
g
no
n
-
l
i
ne
a
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
ns
.
2.
4.
4
.
M
od
e
l
o
p
t
im
iz
at
ion
M
o
de
l
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nv
o
l
v
e
d
s
e
v
e
r
a
l
t
e
c
hni
que
s
,
s
t
a
r
t
i
n
g
w
i
t
h
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
ba
c
k
wa
r
d
f
e
a
t
ur
e
e
l
i
mi
na
t
i
o
n
.
I
n
t
hi
s
m
e
t
h
o
d,
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
c
e
l
e
ve
l
(
S
L
)
o
f
0.
05
wa
s
s
e
t,
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
to
a
95
%
c
o
n
f
i
d
e
n
c
e
l
e
v
e
l
.
T
h
e
p
-
v
a
l
ue
wa
s
c
a
lcu
l
a
t
e
d
f
o
r
e
a
c
h
f
e
a
t
ur
e
,
a
n
d
a
ny
f
e
a
t
ur
e
wi
t
h
a
p
-
v
a
l
ue
gr
e
a
t
e
r
t
h
a
n
t
h
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
c
e
l
e
v
e
l
wa
s
r
e
m
o
v
e
d.
I
f
a
f
e
a
t
ur
e
’
s
p
-
v
a
l
ue
d
i
d
n
o
t
e
x
c
e
e
d
t
h
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
nc
e
l
e
v
e
l
,
t
h
e
e
l
im
i
na
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
wa
s
h
a
l
t
e
d.
T
hi
s
i
t
e
r
a
t
i
ve
a
ppr
o
a
c
h
c
o
n
t
i
n
ue
d
u
n
t
i
l
n
o
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
m
e
t
t
h
e
r
e
m
o
v
a
l
c
r
i
t
e
r
i
a
,
u
l
t
i
m
a
t
e
l
y
r
e
duc
i
ng
t
h
e
n
u
m
be
r
of
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
7
8
to
59,
a
s
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
4
.
T
a
bl
e
4
.
F
i
n
a
l
f
e
a
t
ur
e
a
f
t
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
N
ume
r
i
c
a
l
f
e
a
tu
r
e
C
a
te
gor
ic
a
l
f
e
a
tu
r
e
C
I
C
I
L
A
N
, D
P
, J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
,
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_M
E
A
N
, mt
r
_hr
g
ju
a
l,
B
U
Y
I
N
G
_C
Y
C
L
E
, R
E
C
E
N
C
Y
,
T
O
T
A
L
_
S
P
E
N
T
,
C
I
C
I
L
A
N
_l
o
g, D
P
_
l
o
g, J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_l
o
g,
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_M
E
A
N
_l
o
g,
B
U
Y
I
N
G
_C
Y
C
L
E
_l
o
g, R
E
C
E
N
C
Y
_l
o
g,
T
O
T
A
L
_S
P
E
N
T
_l
o
g, C
I
C
I
L
A
N
_s
qua
r
e
d,
D
P
_s
qua
r
e
d, J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_s
qua
r
e
d,
J
M
L
_A
N
G
S
U
R
A
N
_M
E
A
N
_s
qua
r
e
d,
mt
r
_hr
gj
ua
l_
s
qua
r
e
d,
B
U
Y
I
N
G
_C
Y
C
L
E
_s
qua
r
e
d,
R
E
C
E
N
C
Y
_s
qua
r
e
d,
T
O
T
A
L
_S
P
E
N
T
_s
qua
r
e
d,
T
O
T
A
L
J
N
S
_K
L
M
_1, J
N
S
_K
L
M
_2, J
N
S
_J
U
A
L
_1,
S
T
S
_R
U
M
A
H
_1, S
T
S
_R
U
M
A
H
_2,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_1,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_2,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_3,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_4,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_5,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_6,
T
U
J
U
_P
A
K
A
I
_7,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_0,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_1,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_2,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_5, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_6,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_7,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_8, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_11, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_12,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_13, K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_14,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_15,
K
O
D
E
_
K
E
R
J
A
_16,
C
U
B
_S
P
O
R
T
_2,
C
U
B
_S
P
O
R
T
_3,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_1,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_3,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_4,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_5,
K
A
T
E
G
O
R
I
_U
S
I
A
_7,
K
O
D
E
_D
I
D
I
K
,
K
E
L
U
A
R
_B
L
N
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
wa
s
a
l
s
o
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
us
i
n
g
hy
pe
r
b
a
n
d,
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
l
go
r
i
t
hm
t
h
a
t
d
y
n
a
mi
c
a
ll
y
a
ll
o
c
a
t
e
s
r
e
s
o
ur
c
e
s
to
t
h
e
m
o
s
t
p
r
o
m
is
i
n
g
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
,
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
r
e
duc
i
ng
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
c
o
m
pa
r
e
d
to
tr
a
di
t
i
o
n
a
l
gr
id
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
ds
[
28]
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
hy
pe
r
ba
n
d
wa
s
e
m
p
l
o
y
e
d
to
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
b
e
s
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
f
or
t
h
e
t
h
r
e
e
m
o
d
e
l
s
,
us
i
n
g
s
e
v
e
r
a
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
op
t
i
o
n
s
l
i
s
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
5
,
w
i
t
h
a
hy
p
e
r
b
a
n
d
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
e
t
a
t
m
a
x
_
i
t
e
r
a
t
i
o
n
=
27
a
n
d
e
t
a
=
3
f
o
r
e
a
c
h
m
o
de
l
.
T
hi
s
t
uni
n
g
pr
oc
e
s
s
wa
s
a
pp
l
i
e
d
to
m
o
de
l
s
ut
i
li
z
i
ng
b
o
t
h
t
h
e
f
u
ll
s
e
t
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
t
h
e
r
e
duc
e
d
s
e
t
,
wi
t
h
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
de
t
a
i
l
e
d
i
n
T
a
bl
e
6.
T
h
e
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
r
e
s
u
l
t
s
r
e
v
e
a
l
e
d
d
i
s
t
i
nc
t
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
de
pe
n
d
i
n
g
o
n
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
.
F
o
r
t
h
e
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
m
o
de
l
,
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
-
s
e
l
e
c
t
e
d
v
e
r
s
i
o
n
o
p
t
e
d
f
o
r
a
de
e
pe
r
tr
e
e
(
8
v
s
.
5)
a
n
d
t
h
e
G
i
ni
c
r
i
t
e
r
i
o
n
,
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
20
-
30
26
whil
e
t
h
e
a
l
l
-
f
e
a
t
ur
e
s
m
o
de
l
a
do
pt
e
d
m
o
r
e
c
o
n
s
e
r
v
a
t
i
v
e
s
e
t
t
i
n
gs
.
I
n
t
h
e
GB
DT
,
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
e
d
i
n
f
e
we
r
e
s
t
i
m
a
t
or
s
(
15
v
s
.
45)
b
ut
de
e
pe
r
tr
e
e
s
a
n
d
s
t
r
i
c
t
e
r
s
p
l
i
t
s
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
a
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
e
a
r
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
.
T
h
e
De
e
p
F
M
m
o
de
l
,
w
h
e
n
u
s
i
ng
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n,
e
m
p
l
o
y
e
d
a
s
m
a
ll
e
r
b
a
t
c
h
s
i
z
e
(
64
vs
.
256)
a
n
d
a
s
i
m
p
l
e
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
b
ut
a
h
i
g
he
r
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
(
0.
7356
v
s
.
0
.
04129)
,
s
ugge
s
t
i
n
g
f
a
s
t
e
r
a
da
p
t
a
t
i
o
n
w
i
t
h
f
e
w
e
r
,
m
o
r
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
.
Ov
e
r
a
l
l
,
m
o
de
l
s
w
i
t
h
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
we
r
e
m
o
r
e
a
ggr
e
s
s
i
ve
a
n
d
o
pt
i
mi
z
e
d
f
o
r
a
s
m
a
ll
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
t,
wh
e
r
e
a
s
m
o
de
l
s
ut
i
li
z
i
ng
a
l
l
f
e
a
t
ur
e
s
too
k
a
m
o
r
e
c
a
ut
i
o
us
a
ppr
o
a
c
h
to
p
r
e
v
e
n
t
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
.
L
a
s
t
l
y
,
a
s
t
a
c
k
i
n
g
m
o
de
l
a
ppr
o
a
c
h
wa
s
ut
i
li
z
e
d
i
n
t
h
r
e
e
v
a
r
i
a
t
i
o
ns
.
T
h
e
f
i
r
s
t
a
ppr
o
a
c
h
us
e
d
b
a
s
e
m
o
de
l
s
(
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
,
GB
DT
,
a
n
d
De
e
p
F
M
)
w
it
h
de
f
a
u
l
t
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
a
ppr
o
a
c
h
u
s
e
d
b
a
s
e
m
o
de
l
t
h
a
t
a
ppl
i
e
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
tuni
n
g
us
i
ng
a
l
l
f
e
a
t
ur
e
s
,
a
n
d
t
h
e
t
hi
r
d
a
ppr
o
a
c
h
us
e
d
b
a
s
e
m
o
de
l
t
h
a
t
a
pp
l
i
e
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
w
i
t
h
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
.
T
hi
s
e
n
s
e
m
bl
e
m
e
t
h
o
d
a
i
m
e
d
t
o
l
e
ve
r
a
ge
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
o
f
e
a
c
h
b
a
s
e
m
o
de
l
a
n
d
im
pr
o
v
e
o
v
e
r
a
l
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
n
g
r
e
pe
a
t
or
de
r
c
us
t
o
m
e
r
s
.
T
a
bl
e
5
.
L
i
s
t
o
f
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
to
f
i
n
d
b
e
s
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
M
o
de
l
L
is
t
pa
r
a
me
t
e
r
t
o
f
in
d be
s
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
RF
'
c
r
i
te
r
i
o
n'
:
hp.
c
h
o
i
c
e
(
'
c
'
, (
'
g
in
i'
, '
e
nt
r
o
p
y
'
)
)
,
'
b
oo
ts
tr
a
p'
:
hp.
c
h
o
i
c
e
(
'
b'
,
(
T
r
u
e
, F
a
ls
e
)
)
,
'
c
la
s
s
_w
e
ig
ht
'
:
hp.
c
h
o
i
c
e
(
'
c
w
'
, (
'
ba
la
n
c
e
d'
, '
ba
la
nc
e
d_s
ubs
a
mpl
e
'
, N
o
n
e
)
)
,
'
ma
x
_d
e
pt
h'
:
hp.quni
f
or
m(
'
md'
, 2, 10, 1 )
,
'
ma
x
_
f
e
a
tu
r
e
s
'
:
hp.
c
h
o
i
c
e
(
'
m
f
'
, (
'
s
qr
t
'
, '
l
o
g2'
, N
o
n
e
)
)
,
'
mi
n_s
a
mpl
e
s
_s
pl
it
'
:
hp.quni
f
o
r
m
(
'
ms
p'
, 2, 20, 1 )
,'
m
in
_s
a
mpl
e
s
_l
e
a
f
'
:
hp.quni
f
or
m(
'
ms
l'
, 1, 10, 1
)
G
B
D
T
'
le
a
r
ni
ng_
r
a
te
'
:
hp.uni
f
o
r
m
(
'
lr
'
, 0.01, 0.2 )
,
'
s
ubs
a
mpl
e
'
:
hp.uni
f
o
r
m
(
'
s
s
'
, 0.8, 1.0 )
,
'
ma
x
_d
e
pt
h'
:
hp.quni
f
or
m(
'
md'
, 2, 10, 1 )
,
'
ma
x
_
f
e
a
tu
r
e
s
'
:
hp.
c
h
o
i
c
e
(
'
m
f
'
, (
'
s
qr
t
'
, '
l
o
g2'
, N
o
n
e
)
)
,
'
mi
n_s
a
mpl
e
s
_l
e
a
f
'
:
hp.quni
f
o
r
m
(
'
ms
s
'
, 1, 10, 1 )
,
'
mi
n_s
a
mpl
e
s
_s
pl
it
'
:
hp.qunif
or
m(
'
ms
s
'
, 2, 20, 1 )
D
e
e
p
F
M
‘
o
pt
im
i
z
e
r
’
:
hp.
c
h
o
i
c
e
(
‘
o
’
,
[
‘
r
ms
pr
o
p
’
, ‘
a
da
gr
a
d’
, ‘
a
da
ma
x
’
]
)
,
‘
le
a
r
ni
ng_
r
a
te
’
:
hp.l
o
guni
f
or
m(
‘
l
e
a
r
ni
ng_
r
a
te
’
,
-
5, 0)
,
‘
ba
tc
h_s
iz
e
’
:
hp.c
h
o
i
c
e
(
‘
ba
tc
h_s
i
z
e
’
, [
64, 128, 256]
)
,
‘
l2
_r
e
g_l
in
e
a
r
’
:
hp.l
o
guni
f
or
m(
‘
l2
_r
e
g_l
in
e
a
r
’
,
-
10,
-
5)
,
‘
l2
_r
e
g_e
mb
e
ddi
ng
’
:
hp.l
o
guni
f
or
m(
‘
l2
_
r
e
g_
e
mb
e
ddi
ng
’
,
-
10,
-
5)
,
‘
l2
_r
e
g_dnn’
:
hp.l
o
guni
f
or
m(
‘
l2
_r
e
g_dnn’
,
-
10,
-
5)
,
‘
dnn_dr
o
p
o
ut
’
:
hp.uni
f
or
m(
‘
dnn_dr
o
p
o
ut
’
, 0, 0.5
)
,
‘
dnn_a
c
ti
v
a
ti
o
n’
:
hp.
c
h
o
i
c
e
(
‘
dnn_a
c
ti
v
a
ti
o
n
’
, [
‘
r
e
lu
’
, ‘
s
ig
m
o
id
’
, ‘
ta
nh’
]
)
,
‘
s
e
e
d
’
:
hp.
c
h
o
ic
e
(
‘
s
e
e
d’
,
[
0,1024]
)
,
‘
dnn_hidde
n_unit
s
’
:
hp.
c
h
o
i
c
e
(
‘
dnn_h
id
de
n_uni
ts
’
, [
(
256, 128,
64)
,
(
64, 32, 16)
, (
30, 20, 10
)
]
)
T
a
bl
e
6
.
T
h
e
o
p
t
i
m
a
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
f
o
r
e
a
c
h
m
o
de
l
M
o
de
l
B
e
s
t
p
a
r
a
m
e
t
e
r
RF
'
n_e
s
ti
ma
t
o
r
s
'
:
5,
'
b
oo
ts
tr
a
p'
:
F
a
ls
e
,
'
c
la
s
s
_w
e
ig
ht
'
:
'
ba
la
n
c
e
d'
,
'
c
r
it
e
r
i
o
n'
:
'
e
nt
r
o
p
y
'
,
'
ma
x
_d
e
pt
h'
:
5,
'
ma
x
_
f
e
a
tu
r
e
s
'
:
'
l
o
g2
'
, '
mi
n_s
a
mpl
e
s
_l
e
a
f
'
:
5,
'
m
in
_s
a
mpl
e
s
_s
pl
it
'
:
15
R
F
(
F
e
a
tu
r
e
S
e
l
e
c
ti
o
n)
'
n_e
s
ti
ma
t
o
r
s
'
:
5,
'
boo
ts
tr
a
p'
:
F
a
ls
e
,
'
c
la
s
s
_w
e
ig
ht
'
:
'
ba
la
nc
e
d'
,
'
c
r
it
e
r
i
o
n
'
:
'
gi
ni
'
,
'
ma
x
_d
e
pt
h
'
:
8,
'
ma
x
_
f
e
a
tu
r
e
s
'
:
'
l
o
g2
'
, '
mi
n_s
a
mpl
e
s
_l
e
a
f
'
:
8, '
m
in
_s
a
mpl
e
s
_s
pl
it
'
:
6
G
B
D
T
'
n_e
s
ti
ma
t
o
r
s
'
:
45,
'
l
e
a
r
ni
ng_r
a
t
e
'
:
0.18861818786755138,
'
ma
x
_d
e
pt
h'
:
4,
'
ma
x
_
f
e
a
tu
r
e
s
'
:
N
o
n
e
,
'
mi
n_s
a
mpl
e
s
_l
e
a
f
'
:
10, '
mi
n_s
a
mpl
e
s
_s
pl
it
'
:
7, '
s
ubs
a
mpl
e
'
:
0.9
025409533959227
G
B
D
T
(
F
e
a
tu
r
e
S
e
l
e
c
ti
o
n)
'
n_e
s
ti
ma
t
o
r
s
'
:
15, '
l
e
a
r
ni
ng_
r
a
te
'
:
0.19080522396266575,
'
ma
x_de
pt
h'
:
9, '
ma
x
_
f
e
a
tu
r
e
s
'
:
N
o
n
e
,
'
mi
n_s
a
mpl
e
s
_l
e
a
f
'
:
2, '
mi
n_s
a
mpl
e
s
_s
pl
it
'
:
4, '
s
ubs
a
mpl
e
'
:
0.94
42618269109583
D
e
e
p
F
M
'
it
e
r
a
ti
o
ns
'
:
9,
'
ba
tc
h_s
i
z
e
'
:
256, '
dnn_a
c
ti
v
a
ti
o
n'
:
'
r
e
lu
'
, '
dnn_dr
opo
ut
'
:
0.09398487307992287,
'
dnn_hidde
n_unit
s
'
:
(
256, 128, 64)
, '
l2
_r
e
g_dnn'
:
0.000
1542774
8646839538,
'
l2
_r
e
g_
e
mb
e
ddi
ng'
:
0.0006685422033088367,
'
l2
_r
e
g_l
in
e
a
r
'
:
0.0005985209123729851,
'
le
a
r
ni
ng_
r
a
te
'
:
0.041293725390164925, '
o
pt
im
i
z
e
r
'
:
'
a
da
ma
x
'
, '
s
e
e
d'
:
0
D
e
e
p
F
M
(
F
e
a
tu
r
e
S
e
l
e
c
ti
o
n)
'
it
e
r
a
ti
o
ns
'
:
9,
'
ba
tc
h_s
i
z
e
'
:
64, '
dnn_a
c
ti
v
a
ti
o
n'
:
'
r
e
lu
'
, '
dnn_dr
o
p
o
ut
'
:
0.043312236659931225,
'
dnn_hidde
n_unit
s
'
:
(
30, 20, 10)
,
'
l2
_r
e
g_dnn'
:
7.363305306789
893e
-
05,
'
l2
_r
e
g_
e
mb
e
ddi
ng'
:
0.0014565149402621209,
'
l2
_r
e
g_l
in
e
a
r
'
:
0.0012858385266040664,
'
le
a
r
ni
ng_
r
a
te
'
:
0.7355648719703358,
'
o
pt
im
i
z
e
r
'
:
'
a
da
ma
x
'
, '
s
e
e
d'
:
1024
2.
5.
E
val
u
at
ion
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
i
n
c
a
s
e
s
o
f
c
l
a
s
s
i
m
b
a
l
a
n
c
e
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
w
i
ll
f
o
c
us
o
n
s
e
ve
r
a
l
ke
y
m
e
t
r
i
c
s
:
a
c
c
ur
a
c
y
,
A
UC
-
R
OC
,
l
o
g
l
o
s
s
,
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
a
ll
,
a
n
d
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
.
T
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
pr
o
vi
d
i
ng
a
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
a
n
d
f
a
i
r
a
s
s
e
s
s
m
e
nt
o
f
t
h
e
m
o
de
l
’
s
a
bil
i
t
y
to
h
a
n
d
l
e
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
nc
e
.
B
y
e
v
a
luat
i
n
g
t
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
,
we
c
a
n
de
t
e
r
m
i
ne
h
o
w
we
l
l
t
h
e
m
o
de
l
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
e
s
b
e
t
we
e
n
m
a
j
o
r
i
t
y
a
n
d
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
e
s
a
n
d
e
ns
ur
e
t
h
a
t
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
ns
a
r
e
n
ot
bi
a
s
e
d
to
wa
r
ds
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
.
A
c
c
ur
a
c
y
m
e
a
s
ur
e
s
h
o
w
s
uc
c
e
s
s
f
u
l
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
i
s
a
t
m
a
k
i
ng
c
o
r
r
e
c
t
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
F
o
r
bi
n
a
r
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
a
c
c
ur
a
c
y
c
a
n
b
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
us
i
n
g
(
1)
.
=
+
(
1)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
P
r
e
dictive
mode
l
f
or
c
onv
e
r
ti
ng
leads
int
o
r
e
pe
at
or
de
r
c
us
tome
r
…
(
De
r
y
an
E
v
e
r
e
s
tha
M
aur
e
d
)
27
A
U
C
-
R
OC
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
's
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
d
i
s
t
i
ngu
i
s
hi
ng
be
t
we
e
n
po
s
i
t
i
v
e
a
n
d
n
e
ga
t
i
v
e
c
l
a
s
s
e
s
.
T
h
e
R
OC
c
ur
v
e
i
s
a
gr
a
ph
t
h
a
t
i
ll
u
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
b
e
t
we
e
n
t
h
e
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
r
a
t
e
(
R
e
c
a
l
l
)
a
n
d
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
ve
r
a
t
e
a
t
v
a
r
i
o
us
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
t
h
r
e
s
h
o
l
ds
.
A
U
C
-
R
OC
c
a
l
c
u
l
a
t
e
s
t
h
e
a
r
e
a
un
de
r
t
h
e
R
OC
c
ur
v
e
.
T
h
e
A
UC
-
R
O
C
v
a
l
ue
r
a
n
ge
s
f
r
o
m
0
to
1,
w
h
e
r
e
a
v
a
l
ue
c
l
o
s
e
r
to
1
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
i
s
b
e
t
t
e
r
a
t
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
hi
ng
b
e
t
we
e
n
po
s
i
t
i
v
e
a
n
d
ne
ga
t
i
v
e
c
l
a
s
s
e
s
,
t
h
e
f
o
r
m
u
l
a
i
s
de
f
i
ne
d
a
s
(
2
).
−
=
∑
∈
−
∗
(
+
1
)
2
∗
(
2
)
W
h
e
r
e
i
s
t
h
e
s
e
r
i
a
l
n
u
m
be
r
o
f
t
h
e
s
a
m
p
l
e
,
M
i
s
t
he
n
u
m
be
r
o
f
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
,
a
n
d
N
i
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
ne
ga
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
.
L
o
g
l
o
s
s
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
l
i
ke
li
h
oo
d
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
pr
o
b
a
bil
i
t
y
,
t
h
e
f
o
r
m
u
l
a
i
s
de
f
i
ne
d
a
s
(
3
).
L
og
_
=
−
1
∑
(
(
)
+
=
1
(
1
−
)
log
(
1
−
)
)
(
3
)
P
r
e
c
i
s
i
o
n
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
l
e
v
e
l
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
b
e
t
we
e
n
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
e
d
r
e
s
u
l
t
s
pr
o
vi
de
d
by
t
h
e
m
o
de
l
a
n
d
t
h
e
a
c
t
ua
l
a
v
a
il
a
bl
e
da
t
a
,
p
r
e
c
i
s
i
o
n
i
s
de
f
i
ne
d
a
s
(
4
).
=
+
(
4
)
T
h
e
r
e
c
a
l
l
m
e
t
r
i
c
e
va
l
ua
t
e
s
h
o
w
we
l
l
a
m
o
de
l
c
a
n
r
e
c
o
gni
z
e
a
ll
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
i
d
e
n
t
i
f
i
e
d
da
t
a
s
a
m
p
l
e
s
i
n
t
h
e
t
r
ue
c
l
a
s
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
r
e
c
a
l
l
i
s
de
f
i
ne
d
a
s
(
5
).
=
+
(
5
)
T
h
e
F
1
-
s
c
o
r
e
gi
v
e
s
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
of
t
h
e
m
o
de
l
's
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
by
i
nc
o
r
po
r
a
t
i
n
g
b
o
t
h
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
ll
i
n
t
o
a
s
i
n
g
l
e
v
a
l
ue
,
t
h
e
f
o
r
m
u
l
a
i
s
de
f
i
ne
d
a
s
(
6
).
1
−
=
2
×
×
+
(
6
)
T
h
e
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
pr
o
vi
de
s
a
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
t
h
e
m
o
de
l
'
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
c
a
s
e
s
o
f
im
ba
l
a
n
c
e
d
da
t
a
.
B
y
a
ppr
o
p
r
i
a
t
e
l
y
we
i
g
h
t
i
n
g
e
a
c
h
c
l
a
s
s
ba
s
e
d
o
n
i
t
s
a
c
t
ua
l
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
,
t
h
e
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
g
e
a
l
l
o
w
s
us
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
m
o
de
l
'
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
by
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
t
h
e
r
e
l
a
t
i
v
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
e
a
c
h
c
l
a
s
s
.
W
e
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
pr
e
c
i
s
i
o
n
(
7
)
,
r
e
c
a
l
l
(
8
)
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
(
9
)
c
o
n
s
i
d
e
r
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
n
c
e
by
a
s
s
i
g
ni
ng
we
i
g
h
t
s
to
t
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
e
a
c
h
c
l
a
s
s
ba
s
e
d
o
n
t
h
e
pr
o
p
or
t
i
o
n
o
f
t
h
a
t
c
l
a
s
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
ℎ
=
∑
(
)
)
=
1
(
7
)
ℎ
=
∑
(
)
)
=
1
(
8
)
ℎ
1
=
∑
(
)
)
=
1
1
(
9
)
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
Af
t
e
r
c
o
m
p
l
e
t
i
n
g
a
l
l
s
t
a
ge
s
,
t
h
e
m
o
de
l
s
w
e
r
e
e
v
a
luat
e
d
o
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
.
T
o
e
n
r
i
c
h
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
l
s
o
c
o
m
pa
r
e
d
th
e
r
e
s
u
l
t
s
w
i
t
h
a
b
a
s
e
li
ne
m
o
de
l
us
i
ng
l
o
gi
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
.
T
hi
s
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
a
i
m
e
d
t
o
a
s
s
e
s
s
w
h
e
t
h
e
r
t
h
e
a
d
de
d
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
o
f
m
o
r
e
a
dv
a
nc
e
d
m
o
de
l
s
pr
o
vi
de
d
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
dv
a
n
t
a
ge
s
o
v
e
r
t
h
e
s
i
m
p
l
e
r
b
a
s
e
li
ne
m
o
de
l
.
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
f
o
r
t
h
e
t
h
r
e
e
m
o
de
l
s
wh
e
t
h
e
r
us
i
n
g
de
f
a
u
l
t
s
e
tt
i
n
g
s
,
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
i
n
g
u
s
i
n
g
a
l
l
f
e
a
t
ur
e
,
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
u
s
i
ng
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
o
r
t
h
e
b
a
s
e
l
i
ne
m
o
de
l
a
r
e
de
t
a
i
l
e
d
i
n
T
a
bl
e
7
.
F
o
r
t
h
e
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
m
o
de
l
,
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
l
e
d
to
s
ub
s
t
a
n
t
i
a
l
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
.
T
h
e
de
f
a
u
l
t
c
o
n
f
i
gur
a
t
i
o
n
y
i
e
l
de
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
61
a
n
d
a
n
A
U
C
-
R
OC
o
f
0.
66,
s
u
gge
s
t
i
ng
mo
de
r
a
t
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
c
a
pa
bi
li
t
y
.
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
us
i
n
g
a
l
l
f
e
a
t
ur
e
s
s
l
i
g
h
t
l
y
im
pr
o
v
e
d
a
c
c
ur
a
c
y
to
0.
62,
t
h
o
ugh
A
UC
-
R
OC
de
c
r
e
a
s
e
d
t
o
0.
65
.
H
o
we
v
e
r
,
a
f
t
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
a
c
c
ur
a
c
y
i
nc
r
e
a
s
e
d
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
to
0
.
76,
a
n
d
t
h
e
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
r
o
s
e
to
0
.
82,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
e
nha
n
c
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
h
a
n
d
li
ng
c
l
a
s
s
im
ba
l
a
n
c
e
a
n
d
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
l
o
g
l
o
s
s
m
e
t
r
i
c
de
c
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
0.
49
i
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
20
-
30
28
t
h
e
de
f
a
u
l
t
s
e
t
t
i
n
g
t
o
0
.
41
a
f
t
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
t
uni
ng,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
a
n
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
i
n
t
h
e
m
o
de
l’
s
a
bil
i
t
y
to
pr
o
duc
e
we
l
l
-
c
a
li
b
r
a
t
e
d
pr
o
b
a
bil
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
e
s
.
T
a
bl
e
7
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
r
e
s
u
l
t
s
f
r
o
m
a
l
l
m
o
de
l
s
M
o
de
l
A
c
c
u
r
a
c
y
AUC
-
R
O
C
W
e
ig
ht
e
d
a
v
g pr
e
c
is
io
n
W
e
ig
ht
e
d
a
v
g r
e
c
a
ll
W
e
ig
ht
e
d
a
v
g
F1
-
s
c
o
r
e
L
o
g
l
o
s
s
R
a
ndo
m
f
or
e
s
t
D
e
f
a
ul
t
0.61
0.66
0.92
0.61
0.71
0.49
A
ll
f
e
a
tu
r
e
a
nd
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
0.62
0.65
0.92
0.62
0.72
0.51
F
e
a
tu
r
e
s
e
l
e
c
ti
o
n a
nd
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
0.76
0.66
0.91
0.76
0.82
0.41
G
r
a
di
e
nt
boo
s
ti
ng
de
c
is
io
n t
r
e
e
D
e
f
a
ul
t
0.95
0.66
0.95
0.9
5
0.93
0.21
A
ll
f
e
a
tu
r
e
a
nd
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
0.95
0.66
0.95
0.95
0.93
0.21
F
e
a
tu
r
e
s
e
l
e
c
ti
o
n a
nd
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
0.94
0.66
0.92
0.94
0.92
0.21
D
e
e
p
F
M
D
e
f
a
ul
t
0.60
0.46
0.89
0.60
0.71
6.31
A
ll
f
e
a
tu
r
e
a
nd
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
0.60
0.46
0.
89
0.60
0.71
6.30
F
e
a
tu
r
e
s
e
l
e
c
ti
o
n a
nd
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
0.60
0.46
0.89
0.60
0.71
6.31
S
ta
c
ki
ng
–
lo
gi
s
ti
c
r
e
gr
e
s
s
io
n
D
e
f
a
ul
t
0.95
0.67
0.95
0.95
0.93
0.19
A
ll
f
e
a
tu
r
e
a
nd
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
0.95
0.66
0.95
0.95
0.93
0.19
F
e
a
tu
r
e
s
e
l
e
c
ti
o
n a
n
d
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
0.95
0.67
0.95
0.95
0.92
0.20
M
o
de
l
ba
s
e
li
ne
–
l
o
gi
s
ti
c
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
0.85
0.52
0.89
0.85
0.87
0.68
T
h
e
GB
DT
m
o
de
l
s
h
o
we
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
ns
.
T
h
e
de
f
a
u
l
t
m
o
de
l
h
a
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
95
a
n
d
a
n
A
UC
-
R
OC
o
f
0.
66
,
wi
t
h
a
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
93.
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
us
i
n
g
a
l
l
f
e
a
t
ur
e
s
di
d
n
o
t
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
a
l
t
e
r
t
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
a
t
GB
DT
m
o
de
l
wa
s
a
l
r
e
a
d
y
we
ll
-
o
p
t
i
mi
z
e
d.
Af
t
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
s
l
i
g
h
t
l
y
d
e
c
r
e
a
s
e
d
to
0
.
92,
whi
l
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
A
U
C
-
R
OC
r
e
m
a
i
ne
d
s
t
a
bl
e
,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
r
o
b
us
t
n
e
s
s
to
f
e
a
t
ur
e
c
h
a
n
ge
s
.
T
h
e
l
o
g
l
o
s
s
f
o
r
t
h
i
s
m
o
de
l
r
e
m
a
i
ne
d
l
o
w
a
t
0.
21
a
c
r
os
s
a
l
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
hi
g
h
c
o
nf
i
de
n
c
e
i
n
i
t
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
I
n
c
o
n
tr
a
s
t
,
t
h
e
De
e
pF
M
m
o
de
l
s
t
r
uggl
e
d
i
n
a
l
l
s
c
e
n
a
r
i
o
s
,
whi
c
h
c
o
n
t
r
a
di
c
t
s
Hua
n
g
’
s
[
11]
f
i
n
d
i
ngs
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
r
e
pe
a
t
or
de
r
c
us
to
m
e
r
s
c
o
m
pa
r
e
d
to
de
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
l
i
ke
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
a
n
d
GB
DT
.
W
h
e
t
h
e
r
us
i
ng
de
f
a
u
l
t
s
e
t
t
i
n
g
s
,
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
us
i
ng
a
l
l
f
e
a
t
ur
e
,
o
r
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
i
n
g
us
i
ng
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
a
c
c
ur
a
c
y
s
t
a
y
e
d
a
t
0.
60
,
a
n
d
A
UC
-
R
OC
r
e
m
a
i
ne
d
l
o
w
a
t
0
.
46.
T
h
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
71
a
n
d
hi
g
h
l
o
g
l
o
s
s
v
a
l
ue
s
,
r
a
n
g
i
ng
f
r
o
m
6.
30
to
6
.
31,
i
n
d
i
c
a
t
e
d
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
c
h
a
l
l
e
n
ge
s
i
n
d
e
a
li
ng
w
i
t
h
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
n
c
e
,
s
ugge
s
t
i
n
g
t
h
a
t
De
e
pF
M
m
a
y
n
o
t
b
e
i
de
a
l
f
o
r
s
uc
h
t
a
s
ks
.
T
h
e
s
t
a
c
k
i
n
g
m
o
de
l
us
i
ng
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
s
t
h
e
m
e
t
a
-
l
e
a
r
n
e
r
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
t
h
e
r
m
o
de
l
s
,
a
li
g
ni
ng
w
i
t
h
e
a
r
li
e
r
s
t
ud
i
e
s
by
[
12]
,
[
15
]
,
[
19
]
,
[
21]
,
whi
c
h
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
h
a
t
e
n
s
e
m
b
l
e
m
e
t
h
o
ds
t
y
p
i
c
a
ll
y
o
f
f
e
r
s
upe
r
i
o
r
pr
e
di
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
de
f
a
u
l
t
s
t
a
c
k
i
n
g
m
o
de
l
a
c
hi
e
v
e
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
95
a
n
d
a
n
A
U
C
-
R
OC
o
f
0.
67.
W
hi
l
e
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
i
ng
w
i
t
h
a
ll
f
e
a
t
ur
e
s
s
li
g
h
t
l
y
d
e
c
r
e
a
s
e
d
t
h
e
AU
C
-
R
OC
t
o
0.
66,
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
t
h
e
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
r
e
m
a
i
ne
d
hi
g
h
a
t
0.
95
a
n
d
0.
93,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
Af
t
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
A
UC
-
R
OC
i
m
pr
o
v
e
d
b
a
c
k
to
0.
67
,
th
o
ugh
t
h
e
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
s
l
i
g
h
t
l
y
de
c
r
e
a
s
e
d
to
0.
92.
T
hi
s
hi
g
hl
i
g
h
t
s
t
h
e
s
t
a
c
ki
n
g
m
o
de
l
’
s
s
t
r
e
n
gt
h
i
n
m
a
n
a
g
i
ng
c
l
a
s
s
im
ba
l
a
n
c
e
a
n
d
de
l
i
ve
r
i
ng
a
c
c
ur
a
t
e
,
b
a
l
a
n
c
e
d
pr
e
di
c
t
i
o
ns
.
Not
a
b
l
y
,
t
h
e
l
o
g
l
o
s
s
o
f
t
h
e
s
t
a
c
k
i
n
g
m
o
de
l
wa
s
t
h
e
l
o
we
s
t
a
c
r
o
s
s
a
l
l
m
o
de
l
s
,
r
e
a
c
hi
ng
0.
19,
whi
c
h
i
n
d
i
c
a
t
e
s
s
upe
r
i
o
r
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
i
n
i
t
s
pr
o
b
a
bil
i
t
y
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
C
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
b
a
s
e
li
ne
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
,
whi
c
h
h
a
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
85
a
n
d
a
n
A
UC
-
R
O
C
o
f
0.
52,
t
h
e
a
dv
a
n
c
e
d
m
o
de
l
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
.
T
h
e
ba
s
e
li
ne
’
s
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
87
a
n
d
l
o
g
l
o
s
s
o
f
0.
68
f
ur
t
h
e
r
unde
r
s
c
o
r
e
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
s
o
f
us
i
ng
m
o
r
e
c
o
m
p
l
e
x
m
o
de
l
s
l
i
ke
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
,
GB
DT
,
a
n
d
e
s
pe
c
i
a
l
ly
s
t
a
c
k
i
n
g
w
i
t
h
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
whi
c
h
de
li
ve
r
e
d
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
m
e
t
r
i
c
s
.
Ov
e
r
a
ll
,
t
h
e
s
t
a
c
k
i
n
g
m
o
de
l
w
i
t
h
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
s
t
h
e
m
e
t
a
-
l
e
a
r
n
e
r
de
l
i
ve
r
e
d
t
h
e
b
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
a
c
h
i
e
vi
ng
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
,
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
s
,
a
n
d
l
o
w
l
o
g
l
o
s
s
a
c
r
o
s
s
a
l
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
ns
.
W
hil
e
t
h
e
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
m
o
de
l
s
h
o
we
d
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
a
f
t
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g,
i
t
s
t
i
ll
f
e
ll
s
h
o
r
t
c
o
m
pa
r
e
d
to
t
h
e
GB
DT
a
n
d
s
t
a
c
k
i
n
g
m
o
de
l
s
.
T
h
e
De
e
p
F
M
m
o
de
l
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
u
n
d
e
r
pe
r
f
o
r
m
e
d
a
c
r
o
s
s
a
l
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
.
Al
t
h
o
ugh
t
h
e
b
a
s
e
li
ne
m
o
de
l
wa
s
l
e
s
s
po
we
r
f
u
l
,
i
t
pr
o
vi
de
d
a
us
e
f
u
l
b
e
n
c
hm
a
r
k,
hi
g
hl
i
g
h
t
i
n
g
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
ga
i
ns
o
f
f
e
r
e
d
by
m
o
r
e
a
dva
n
c
e
d
m
o
de
l
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
P
r
e
dictive
mode
l
f
or
c
onv
e
r
ti
ng
leads
int
o
r
e
pe
at
or
de
r
c
us
tome
r
…
(
De
r
y
an
E
v
e
r
e
s
tha
M
aur
e
d
)
29
T
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
b
a
c
kw
a
r
d
f
e
a
t
ur
e
e
l
im
i
na
t
i
o
n
a
n
d
hy
p
e
r
b
a
n
d
wa
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
e
nh
a
nc
i
n
g
t
h
e
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
m
o
de
l
,
s
h
o
w
i
n
g
t
h
a
t
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
c
a
n
i
m
pr
o
v
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
by
o
p
t
i
mi
z
i
ng
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
.
Ho
we
v
e
r
,
f
o
r
t
h
e
GB
DT
,
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
r
e
m
a
i
ne
d
r
ob
us
t
a
n
d
s
t
a
bl
e
,
e
v
e
n
w
i
t
h
mi
n
im
a
l
a
d
j
us
t
m
e
n
t
s
.
Unf
o
r
t
u
n
a
t
e
l
y
,
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
d
i
d
n
o
t
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
e
nha
n
c
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
De
e
p
F
M
m
o
de
l
.
S
t
a
c
k
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
a
c
r
o
s
s
t
h
e
m
o
de
l
s
d
i
d
n
o
t
s
ub
s
t
a
n
t
i
a
ll
y
i
n
c
r
e
a
s
e
a
c
c
ur
a
c
y
b
ut
pr
o
vi
de
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
a
n
d
s
t
a
bl
e
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
4.
CONC
L
USI
ON
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
to
de
v
e
l
o
p
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
f
o
r
c
o
n
v
e
r
t
i
n
g
l
e
a
ds
i
n
t
o
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
c
us
to
m
e
r
s
,
us
i
n
g
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
,
GB
DT
,
a
n
d
De
e
pF
M
.
M
o
de
l
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
wa
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
h
r
o
ugh
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
ba
c
kwa
r
d
f
e
a
t
ur
e
e
l
im
i
n
a
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
w
i
t
h
h
y
p
e
r
b
a
nd.
T
h
e
s
e
pr
o
c
e
s
s
e
s
we
r
e
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
im
po
r
t
a
n
t
gi
v
e
n
t
h
e
i
m
ba
l
a
n
c
e
d
n
a
t
ur
e
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
a
s
t
h
e
y
a
im
e
d
to
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
m
o
de
l
s
’
a
bil
i
t
y
t
o
h
a
n
d
l
e
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
n
c
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
e
x
p
l
o
r
a
t
i
o
n
o
f
s
t
a
c
k
i
ng
m
o
de
l
s
wa
s
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
,
wi
t
h
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
s
t
h
e
m
e
t
a
-
l
e
a
r
n
e
r
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
o
n
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
wa
s
a
l
s
o
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
a
b
a
s
e
li
ne
m
o
de
l
us
i
n
g
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
t
o
e
n
r
i
c
h
t
h
e
a
na
ly
s
i
s
o
f
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
S
t
a
c
ki
ng
m
o
de
l
us
i
ng
t
h
e
de
f
a
u
l
t
b
a
s
e
m
o
de
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
t
a
n
ds
o
u
t
a
s
t
h
e
m
o
s
t
r
o
b
us
t
,
a
c
hi
e
vi
ng
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
s
c
o
r
e
s
i
n
a
c
c
ur
a
c
y
(
0.
95)
,
A
UC
-
R
OC
(
0.
67)
,
l
o
g
l
o
s
s
(
0.
19
)
,
we
i
g
h
t
e
d
a
ve
r
a
ge
pr
e
c
i
s
i
o
n
(
0.
95)
,
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
a
l
l
(
0.
95
)
,
a
n
d
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
F
1
-
s
c
o
r
e
(
0.
9
3
)
,
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
h
a
n
d
li
ng
t
h
e
i
m
ba
l
a
nc
e
d
da
t
a
s
e
t
.
T
o
a
ddr
e
s
s
t
h
e
da
t
a
i
m
ba
l
a
nc
e
,
S
M
OT
E
E
NN
wa
s
a
pp
l
i
e
d,
b
ut
t
h
e
c
h
a
ll
e
n
g
e
pe
r
s
i
s
t
e
d,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
a
f
f
e
c
t
i
n
g
t
h
e
De
e
pF
M
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
G
i
ve
n
t
hi
s
un
de
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
f
ut
u
r
e
r
e
s
e
a
r
c
h
s
h
o
u
l
d
e
x
p
l
o
r
e
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
m
o
de
l
s
li
ke
De
e
p
F
o
r
e
s
t
,
De
e
pGB
M
,
a
n
d
o
t
h
e
r
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
,
whi
c
h
m
a
y
be
be
tt
e
r
s
u
i
t
e
d
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
r
e
pe
a
t
o
r
de
r
c
us
to
m
e
r
s
.
A
dd
i
t
i
o
na
l
ly
,
f
ur
t
h
e
r
s
t
udi
e
s
c
o
ul
d
i
nve
s
t
i
ga
t
e
m
o
r
e
n
ua
n
c
e
d
da
t
a
-
l
e
v
e
l
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
m
e
t
h
o
ds
,
s
uc
h
a
s
A
D
A
S
YN
o
r
S
M
OT
E
T
o
m
e
k,
a
n
d
hy
br
i
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
e
o
v
e
r
-
s
a
m
p
l
i
ng,
un
de
r
-
s
a
m
p
li
ng,
a
n
d
e
n
s
e
m
b
l
e
t
e
c
hni
q
ue
s
.
W
hil
e
m
e
t
h
o
ds
l
i
ke
b
a
c
k
wa
r
d
f
e
a
t
ur
e
e
l
im
i
n
a
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
b
a
n
d
o
f
f
e
r
e
d
s
o
m
e
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
,
e
s
pe
c
i
a
l
ly
i
n
ha
n
d
l
i
ng
c
l
a
s
s
im
ba
l
a
n
c
e
,
t
h
e
i
r
i
m
pa
c
t
wa
s
l
i
mi
t
e
d.
T
h
us
,
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
ul
d
b
e
n
e
f
i
t
f
r
o
m
t
e
c
hniques
l
i
k
e
r
e
c
ur
s
i
v
e
f
e
a
t
ur
e
e
l
im
i
na
t
i
o
n
,
L
a
s
s
o
,
B
a
y
e
s
i
a
n
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
,
or
A
uto
M
L
to
e
n
h
a
n
c
e
m
o
de
l
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
be
tt
e
r
a
ddr
e
s
s
c
l
a
s
s
im
ba
l
a
n
c
e
.
T
h
e
s
t
a
c
k
i
n
g
a
ppr
o
a
c
h
w
i
t
h
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
s
t
h
e
m
e
t
a
-
l
e
a
r
n
e
r
d
i
d
n
ot
y
i
e
l
d
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
,
s
ugge
s
t
i
n
g
t
h
a
t
e
x
p
lo
r
i
n
g
d
i
f
f
e
r
e
n
t
s
t
a
c
k
i
n
g
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
a
n
d
m
e
t
a
-
l
e
a
r
n
e
r
s
c
o
ul
d
b
e
b
e
n
e
f
i
c
i
a
l
.
F
ut
ur
e
s
t
udi
e
s
s
h
o
u
l
d
f
o
c
us
o
n
r
e
f
i
n
i
ng
t
h
e
s
e
t
e
c
hni
que
s
a
n
d
a
pp
l
yi
ng
t
h
e
m
t
o
pr
a
c
t
i
c
a
l
C
R
M
s
c
e
n
a
r
i
o
s
to
b
e
tt
e
r
m
a
n
a
ge
a
n
d
i
nc
r
e
a
s
e
r
e
pe
a
t
c
us
to
m
e
r
o
r
de
r
s
.
B
y
a
ddr
e
s
s
i
ng
t
h
e
s
e
a
r
e
a
s
,
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
a
n
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
to
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
p
r
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
a
n
d
o
f
f
e
r
v
a
l
u
a
bl
e
i
n
s
i
g
h
t
s
f
o
r
b
us
i
ne
s
s
e
s
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
a
im
i
ng
to
o
p
t
i
m
i
z
e
t
h
e
i
r
C
R
M
s
t
r
a
t
e
g
i
e
s
a
n
d
b
o
o
s
t
c
us
to
m
e
r
r
e
t
e
n
t
i
o
n
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
“
M
a
r
ke
t
R
e
s
e
a
r
c
h
R
e
p
or
t
2022,”
F
or
tu
ne
B
us
in
e
s
s
I
ns
ig
ht
,
2023.
ht
tp
s
:/
/ww
w
.f
o
r
tu
ne
bus
in
e
s
s
in
s
ig
ht
s
.c
o
m/
c
us
t
ome
r
-
r
e
la
ti
o
ns
hi
p
-
ma
na
g
e
me
n
t
-
c
r
m
-
ma
r
ke
t
-
103418
(
a
c
c
e
s
s
e
d J
ul
. 19
, 2023)
.
[
2]
R
e
ic
hh
e
ld
F
F
, “
T
h
e
o
ne
numb
e
r
y
ou ne
e
d t
o
gr
o
w
,”
H
ar
v
ar
d B
us
in
e
s
s
R
e
v
ie
w
, v
ol
. 81, n
o
. 12, pp. 46
–
54, 2004.
[
3]
B
.
Z
ha
o
,
A
.
T
a
ka
s
u,
R
.
Y
a
h
y
a
p
o
ur
,
a
nd
X
.
F
u,
“
L
oy
a
l
C
o
ns
ume
r
s
o
r
o
n
e
-
ti
me
de
a
l
hun
te
r
s
:
r
e
pe
a
t
bu
y
e
r
pr
e
di
c
ti
o
n
f
o
r
E
-
c
o
mm
e
r
c
e
,”
in
2019
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
n
c
e
on
D
at
a
M
in
in
g
W
or
k
s
hops
(
I
C
D
M
W
)
,
N
ov
.
2019,
pp.
1080
–
1087,
do
i:
10.1109/I
C
D
M
W
.2019.00158.
[
4]
V
.
A
r
un,
“
M
a
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
f
o
r
c
us
t
o
m
e
r
r
e
la
ti
ons
hi
p
ma
na
ge
me
nt
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
C
r
e
at
iv
e
R
e
s
e
ar
c
h
T
houghts
(
I
J
C
R
T
)
,
vo
l.
9, n
o
. 6, pp. 753
–
763, 2021.
[
5]
Y
.
B
e
nha
ddo
u
a
nd
P
.
L
e
r
a
y
,
“
C
us
to
me
r
r
e
la
ti
o
ns
hi
p
ma
na
ge
me
nt
a
nd
s
ma
ll
da
ta
-
a
ppl
i
c
a
ti
o
n
of
ba
y
e
s
ia
n
n
e
tw
o
r
k
e
li
c
it
a
ti
o
n
te
c
hni
que
s
f
or
bui
ld
in
g
a
l
e
a
d
s
c
o
r
in
g
m
o
d
e
l,
”
in
2017
I
E
E
E
/A
C
S
14t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
n
c
e
on
C
om
put
e
r
Sy
s
te
m
s
and
A
ppl
ic
at
io
ns
(
A
I
C
C
SA
)
, O
c
t.
2017, pp. 251
–
255, d
o
i:
10.1109/
A
I
C
C
S
A
.2017.51.
[
6]
R
.
N
y
gå
r
d
a
nd
J
.
M
e
z
e
i,
“
A
ut
o
ma
ti
ng
l
e
a
d
s
c
o
r
in
g
w
it
h
ma
c
hi
ne
le
a
r
n
in
g:
a
n
e
x
pe
r
im
e
nt
a
l
s
tu
d
y
,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
th
e
A
nnual
H
aw
ai
i
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on Sy
s
t
e
m
Sc
ie
nc
e
s
, 2020, v
o
l
. 2020
-
J
a
nua
r
y
, pp. 1439
–
1448, d
o
i:
10.24251/hi
c
s
s
.2020.177.
[
7]
P
.
E
s
pa
di
nh
a
-
C
r
uz
,
A
.
F
e
r
na
nde
s
,
a
n
d
A
.
G
r
il
o
,
“
L
e
a
d
m
a
na
ge
me
n
t
o
pt
im
iz
a
ti
o
n
u
s
i
ng
d
a
t
a
mi
ni
ng:
A
c
a
s
e
in
th
e
te
le
c
o
mm
un
ic
a
ti
o
n
s
s
e
c
to
r
,
”
C
o
m
p
ut
e
r
s
&
I
nd
u
s
t
r
i
al
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l.
1
54
,
p.
1
07
12
2,
A
pr
.
20
21
,
do
i:
10
.1
01
6/
j.
c
ie
.2
02
1.
10
71
22.
[
8]
S
. B
. A
y
a
z
, “
L
e
a
d S
c
o
r
in
g w
i
th
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng,”
U
ni
ve
r
s
it
y
of
A
ppl
i
e
d S
c
i
e
n
c
e
s
, 2023.
[
9]
L
.
Y
a
ng,
J
.
W
u,
X
.
N
iu
,
a
nd
L
.
S
hi
,
“
T
o
w
a
r
ds
pur
c
ha
s
e
p
r
e
di
c
ti
o
n:
a
vo
ti
ng
-
ba
s
e
d
m
e
th
o
d
le
ve
r
a
gi
ng
tr
a
ns
a
c
ti
o
na
l
in
f
o
r
ma
ti
o
n,”
in
2022
5t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
D
at
a
Sc
ie
nc
e
a
nd
I
nf
or
m
at
io
n
T
e
c
hnol
ogy
(
D
SI
T
)
,
J
ul
.
2022,
pp.
1
–
5,
do
i:
10.1109/DS
I
T
55514.2022.9943898.
[
10]
S
.
M
o
r
te
n
s
e
n
,
M
.
C
h
r
i
s
t
i
s
o
n
,
B
.
L
i
,
A
.
Z
h
u
,
a
n
d
R
.
V
e
n
k
a
t
e
s
a
n
,
“
P
r
e
d
ic
t
i
n
g
a
n
d
d
e
f
i
n
i
n
g
B
2B
s
a
l
e
s
s
u
c
c
e
s
s
w
i
t
h
m
a
c
h
i
ne
le
a
r
n
i
n
g
,”
i
n
2
0
1
9
S
y
s
t
e
m
s
a
n
d
I
n
fo
r
m
a
t
i
o
n
E
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g
D
e
s
i
g
n
S
y
m
p
o
s
i
u
m
(
S
I
E
D
S
)
,
A
p
r
.
2
0
1
9
,
p
p
.
1
–
5
,
do
i
:
1
0
.
1
1
0
9
/
S
I
E
D
S
.
2
0
1
9
.
8
7
3
5
6
3
8
.
[
11]
S
.
H
ua
ng,
“
A
I
-
ba
s
e
d
r
e
p
e
a
t
bu
y
e
r
s
pr
e
di
c
ti
o
n
s
y
s
t
e
m
us
in
g
de
e
p
le
a
r
ni
ng,”
in
2021
6t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
fe
r
e
n
c
e
on
I
nt
e
ll
ig
e
nt
C
om
put
in
g and Signal
P
r
oc
e
s
s
in
g (
I
C
S
P
)
, A
pr
. 2021, pp. 800
–
806, do
i:
10.1109/
I
C
S
P
51882.2021.9408760.
[
12]
D
.
X
u,
W
.
Y
a
ng,
a
nd
L
.
M
a
,
“
R
e
pur
c
ha
s
e
p
r
e
di
c
ti
o
n
ba
s
e
d
o
n
e
ns
e
mbl
e
l
e
a
r
ni
ng,”
in
2018
I
E
E
E
Sm
ar
t
W
or
ld
,
U
bi
qui
t
ous
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
&
C
om
put
in
g,
A
dv
anc
e
d
&
T
r
us
te
d
C
om
put
in
g,
Sc
al
abl
e
C
om
put
in
g
&
C
om
m
uni
c
at
io
ns
,
C
lo
ud
&
B
ig
D
at
a
C
om
put
in
g,
I
nt
e
r
ne
t
of
P
e
opl
e
and
Sm
ar
t
C
it
y
I
nnov
at
io
n
(
Sm
ar
tW
or
ld
/S
C
A
L
C
O
M
/UI
C
/A
T
C
/C
B
D
C
om
/I
O
P
/S
C
I
)
,
O
c
t.
2018,
pp. 1317
–
1322, do
i:
10.1109/
S
ma
r
tW
o
r
ld
.2018.00229.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.