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Research on Telecom Customer Churn Prediction Based on GA-XGBoost and SHAP 被引量:1
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作者 Ke Peng Yan Peng 《Journal of Computer and Communications》 2022年第11期107-120,共14页
To address the prominent problems faced by customer churn in telecom enterprise management, a telecom customer churn prediction model integrating GA-XGBoost and SHAP is proposed. By using the ADASYN algorithm for data... To address the prominent problems faced by customer churn in telecom enterprise management, a telecom customer churn prediction model integrating GA-XGBoost and SHAP is proposed. By using the ADASYN algorithm for data processing on the unbalanced sample set;based on the GA-XGBoost model, the XGBoost algorithm is used to construct the telecom customer churn prediction model, and the hyperparameters of the model are optimized by using the genetic algorithm. The experimental results show that compared with traditional machine learning methods such as GBDT, decision tree, KNN and single XGBoost model, the improved XGBoost model has better performance in recall, F1 value and AUC value;the GA-XGBoost model is integrated with SHAP framework to analyze and explain the important features affecting telecom customer churn, which is more in line with the telecom industry to predict customer the actual situation of churn. 展开更多
关键词 ga-xgboost Algorithm SHAP Genetic Algorithm Customer Churn PREDICTION Machine Learning
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基于GA_Xgboost模型的糖尿病风险预测 被引量:29
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作者 张春富 王松 +2 位作者 吴亚东 王勇 张红英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期315-320,共6页
糖尿病是一种无法根治的代谢性慢性病,早发现、早治疗能降低其发病风险。机器学习模型可以对疾病进行有效预测,提供辅助诊疗。为此,提出一种GA_Xgboost模型应用于糖尿病风险预测。以Xgboost算法为基础,利用遗传算法良好的全局搜索能力弥... 糖尿病是一种无法根治的代谢性慢性病,早发现、早治疗能降低其发病风险。机器学习模型可以对疾病进行有效预测,提供辅助诊疗。为此,提出一种GA_Xgboost模型应用于糖尿病风险预测。以Xgboost算法为基础,利用遗传算法良好的全局搜索能力弥补Xgboost收敛较慢的缺陷,通过精英选择策略保证每一轮的进化结果最佳。实验结果表明,GA_Xgboost模型在糖尿病预测中的均方误差为0.606,预测精度优于线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等算法,调参时间为152 s,用时少于网格搜索和随机游走方法。 展开更多
关键词 糖尿病预测 机器学习 辅助诊疗 ga_xgboost模型 遗传算法
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基于SMOTE_GA_XGBoost的葡萄酒质量预测
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作者 丁海萌 郭小燕 《智能计算机与应用》 2024年第1期147-151,共5页
随着经济发展和消费升级,人们对高品质葡萄酒的需求不断增加,如何利用葡萄酒理化指标进行高效准确的质量评定显得尤为重要。本文基于UCI葡萄酒数据集,建立了SMOTE_GA_XGBoost模型来预测葡萄酒质量。结果表明,SMOTE_GA_XGBoost模型得出... 随着经济发展和消费升级,人们对高品质葡萄酒的需求不断增加,如何利用葡萄酒理化指标进行高效准确的质量评定显得尤为重要。本文基于UCI葡萄酒数据集,建立了SMOTE_GA_XGBoost模型来预测葡萄酒质量。结果表明,SMOTE_GA_XGBoost模型得出的级别判别准确率为89.36%,类别判别准确率为96.46%,均高于其他对比模型,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 葡萄酒质量预测 机器学习 SMOTE ga_xgboost
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基于分数阶微分的葡萄叶片SPAD值高光谱遥感反演研究
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作者 郭松 舒田 +3 位作者 刘春艳 冯恩英 王文静 蒋丹垚 《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期446-456,共11页
【目的】探明高光谱遥感技术反演葡萄叶片叶绿素含量的可能性,构建葡萄叶片叶绿素含量反演模型,为快速且无损估测葡萄长势提供技术参考。【方法】以西南山区成熟期葡萄叶片为研究对象,同步获取冠层叶片高光谱数据和SPAD值,研究不同分数... 【目的】探明高光谱遥感技术反演葡萄叶片叶绿素含量的可能性,构建葡萄叶片叶绿素含量反演模型,为快速且无损估测葡萄长势提供技术参考。【方法】以西南山区成熟期葡萄叶片为研究对象,同步获取冠层叶片高光谱数据和SPAD值,研究不同分数阶(0.0~1.4阶,步长0.2阶)微分光谱反演葡萄叶片SPAD值的能力,构建多个基于特征波段和光谱指数的单因素模型及基于连续投影算法的多因素模型。【结果】不同SPAD值葡萄叶片原始光谱曲线整体一致,在可见光区域反射率较低而在近红外区域反射率高;可见光、近红外区域反射率与SPAD值分别呈反比和正比;随着分数阶上升,特征波段由近红外向红边靠近,光谱指数由近红外与蓝光组合变更为近红外与绿光组合,单因素模型建模变量相关性呈先升后降趋势,在0.6阶达峰值;除0.6与0.8阶外,其余分数阶微分光谱单因素模型建模变量均为DSI;多因素模型优于单因素模型,机器学习算法可提升传统回归模型精度,所有模型以0.6阶下SPA⁃GA⁃XGBoost回归模型精度最优,其建模与验证R^(2)分别为0.79和0.75,相应均方根误差(nRMSE)分别为15.54%和14.45%。【结论】分数阶微分变换在葡萄叶片SPAD值反演方面具有较大潜力,特定分数阶下,光谱指数优于特征波段,GA⁃XGBoost算法能产生较好的建模效果。 展开更多
关键词 葡萄叶片 SPAD 分数阶微分 光谱指数 gaxgboost回归
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基于DS-LOF与GA-XGBoost的路域环境感知数据智能检测与修复 被引量:1
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作者 孙朝云 裴莉莉 +2 位作者 徐磊 李伟 杜耀辉 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期15-26,共12页
针对目前路域环境感知系统易受路面结构和气候等众多因素影响从而造成感知数据出现异常的问题,对路域环境感知数据异常智能检测与修复问题展开研究,提出一种基于DS-LOF(Difference&Summation-Local Outlier Factor)与GA-XGBoost(Gen... 针对目前路域环境感知系统易受路面结构和气候等众多因素影响从而造成感知数据出现异常的问题,对路域环境感知数据异常智能检测与修复问题展开研究,提出一种基于DS-LOF(Difference&Summation-Local Outlier Factor)与GA-XGBoost(Genetic Algorithm-eXtreme Gradient Boosting)的路域环境异常感知数据智能检测与修复方法。以沥青路面温湿度感知数据为实例,首先通过对感知数据进行一阶差分与线性求和计算,构建原始感知数据DS(Difference&Summation)特征向量;然后,基于DS-LOF算法对感知数据进行异常值检测,并与K-means聚类和单类支持向量机算法进行对比分析;其次,以原始感知数据集为基础,并结合异常检测结果,构建路域环境感知数据异常修复数据集;最后基于遗传算法优化XGBoost模型进行数据修复。试验结果表明:GA-XGBoost模型相比于XGBoost模型以及其他机器学习修复模型,其路域环境感知数据修复平均误差最低(M_(AE)=1.2537,R_(MSE)=1.8967),且修复精度最高(R^(2)=0.9448)。对修复前后数据进行稳定性评价,结果表明修复后数据的稳定性评价指标更优,说明修复后数据异常值更少,分布更加稳定。同时设置不同异常占比数据集并对其进行稳定性评价,发现数据集的异常占比越高,数据修复的效果也越明显。提出的路域环境感知数据智能检测与修复模型能够实现对异常数据的智能检测与修复,且能够提升路域环境感知数据质量和稳定性,可为路面性能影响因素分析与衰变规律研究提供可靠的数据支持。 展开更多
关键词 道路工程 路域环境感知数据 异常检测与修复 DS-LOF算法 ga-xgboost模型
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基于GA-XGBoost模型对社会消费品零售总额的影响因素分析
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作者 张歌 乔敏 刘晓慧 《中国商论》 2023年第24期11-14,共4页
随着我国经济转变为高质量发展,社会消费品零售总额作为体现我国当前内需的关键指标,研究其影响因素及未来趋势依旧是消费领域的关键问题。本文以社会消费品零售总额为因变量,从消费需求、商品供给、货币金融、消费环境和交通运输五大... 随着我国经济转变为高质量发展,社会消费品零售总额作为体现我国当前内需的关键指标,研究其影响因素及未来趋势依旧是消费领域的关键问题。本文以社会消费品零售总额为因变量,从消费需求、商品供给、货币金融、消费环境和交通运输五大方面选取12个指标作为研究自变量,构建XGBoost回归与SHAP模型对因变量进行分析,以及GA-XGBoost回归模型进行预测。研究发现:(1)货币和准货币供应量期末值、国内生产总值、货币供应量期末值、固定资产投资额累计增长率、国家财政收入、国家财政支出等对社会消费品零售总额影响最大;(2)除了固定资产投资额累计增长率对社会消费品零售额是负向影响外,其他五个均对社会消费品零售额是正向影响。本文以机器学习、遗传算法、可解释方法等理论模型解释了影响社会消费品零售总额的几大因素,为研究经济领域影响因素拓展了新的模型研究方法,并根据实证分析为我国经济发展提供了相应的建议,以供参考。 展开更多
关键词 社会消费品零售总额 ga-xgboost回归模型 SHAP 消费需求 交通运输
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基于EFA-GA-XGBoost组合预测模型的绝缘子表面污秽程度预测方法 被引量:1
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作者 赵昕迪 《电子测试》 2022年第5期68-70,共3页
文章提出了基于探索性因子分析的GA-XGBoost组合预测模型评估绝缘子表面污秽状态,以个因子变量及其得分作为输入,绝缘子上下表面的ESDD和NSDD作为输出建立基于XGBoost的污秽预测,所提模型具有更短的预测时间、更高的预测精度和更强的泛... 文章提出了基于探索性因子分析的GA-XGBoost组合预测模型评估绝缘子表面污秽状态,以个因子变量及其得分作为输入,绝缘子上下表面的ESDD和NSDD作为输出建立基于XGBoost的污秽预测,所提模型具有更短的预测时间、更高的预测精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 EFA-ga-xgboost 预测模型
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基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究 被引量:2
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作者 陈颖 杨欣 孙道贺 《数学的实践与认识》 2021年第6期318-328,共11页
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全... 科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高. 展开更多
关键词 机器学习 ga_xgboost模型 遗传算法 科研能力预测
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