基于SDL-LightGBM集成学习的软件缺陷预测模型 为提高软件缺陷预测准确性和预测模型的可解释性,提出一种Spearman+DE+LIME+LightGBM(SDL-LightGBM)集成学习的软件缺陷预测模型.使用混合特征选择方法Spearman+LightGB... 谢华祥,高建华,黄子杰 - 《计算机工程与设计》 被引量: 0发表: 2024年 加载更多来源...
对于模型的效果评价分为偏差(Bias)和方差(Variance),其中偏差反映的是模型的准确程度,比如说GT是1,偏差预测的结果为(2.1,2.2,1.9),这种属于高偏差,低方差,说明模型是欠拟合,此时模型还没有学习到模型背后的假设。而当GT是(1.2,1.3),模型的预测结果为(1.2,1.3)说明模型具有低偏差但是具有高方差,说明此时模型不仅...
本小组以金融风控中的个人信贷为背景,根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能,我们致力建立多种机器学习模型,基于贷款违约信息的数据,进行模型训练,用来预测贷款人是否存在违约的可能。 本次实验使用了Decision tree、AdaBoost、Bagging、RandomForest、Xgboost、Lightgbm和Catboost 7种机器学习模型,使用五折交叉验证...
本文提出了一个基于贝叶斯优化的LightGBM模型用于预测中厚板热轧工艺流程温度,同时考虑了ANN模型、GBDT模型和XGBoost模型,比较之下可以发现BO-LightGBM模型进一步提高了回归预测的精度,同时显著降低了预测过程的时间消耗,这与中厚板热轧生产线希望提高温度...
基于机器学习的分类算法对比实验 本论文旨在对常见的分类算法进行综合比较和评估,并探索它们在机器学习分类领域的应用。实验结果显示,随机森林模型在CIFAR-10数据集上的精确度为0.4654,CatBoost模型为0.4916,XGBoost模型为0.5425,LightGBM模型为0.5311,BP神经网络模型为0.4907,而经过100次迭代的深度学习模型达到了0.6308的精确...
的虚假招聘概率预测,并基于最终结果对模型进行超参数优化。 2.根据权利要求1所述的基于集成学习的虚假招聘概率预测方法,其特征在于,所述步 骤1的具体方法为:: 步骤1.1:通过python脚本使用Scrapy框架和Xpath工具进行网站结构解析和数据分 析; 步骤1.2:结合Googledriver驱动,使用selenium技术进行动态网页的数据采集,所采 ...
lightGBM异质集成学习分类娱乐新闻是腾讯新闻重要组成部分,根据娱乐文章的文本信息将文章归类是娱乐新闻处理工作中很重要的一部分.人工智能中的机器学习方法在经济生活中有着十分广泛的应用.根据娱乐新闻分类这一问题实例,分别采用了传统的机器学习方法,包括朴素贝叶斯,逻辑回归,基于集成学习的方法lightGBM,对这一分类问题进行...
在研究XGBoost、LightGBM模型嵌入式特征筛选和预测效果后, XGBoostLightGBMCRM-TCNStacking 为融合多模型不同预测优势,以、和模型作为 集成学习框架的基模型,建立了多模型融合多特征集输入的XLT-Stacking模型。对比基 模型,组合模型的MAPE平均降低了0.12%,RMSE平均降低了27.01。 关键词:短期电力负荷预测,特征选择,深度学习...
深度模型集成学习特征工程针对轻量化梯度促进机(LightGBM)等集成学习模型只对数据信息进行一次挖掘,无法自动地细化数据挖掘粒度或通过深入挖掘得到更多的数据中潜在内部关联信息的问题,提出了深度LightGBM集成学习模型,该模型由滑动窗口和加深两部分组成.首先,通过滑动窗口使得集成学习模型能够自动地细化数据挖掘粒度,从而更加...
对风电功率进行预测。文献[21]构建了一种基于卷积神经网络和LightGBM算法的集成学 习模型,通过计算皮尔顿相关系数构建相邻风电场的特征,充分利用风电数据信息,提高 预测的准确度。文献[22]采用两级级联的聚类方法对样本进行混合聚类,再采用小波神经 网络进行预测,并利用改进的粒子群算法调节神经网络的权重系数以提高预测效...