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不平衡数据集梯度提升算法研究

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摘要随着机器学习在各个领域的应用不断扩大,处理不平衡数据集的挑战越发显著。不平衡数据集的问题在医学诊断、信用欺诈检测和工业质检等领域广泛存在,提高对不平衡数据集的处理能力至关重要。本文构建XGBoost、LightGBM和CatBoost三种预测分类模型,通过调整参数,使用AUC值作为评分标准,并对比各分类模型在该数据集上的表现情况。

作者杨森罗立帆刘桓竭曾求初

机构地区西南油气田公司开发事业部西南油气田公司工程技术研究院

出处《微型计算机》 2024年第3期67-69,共3页 MicroComputer

关键词机器学习不平衡数据集预测模型 AUC值

分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

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参考文献3

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