所以对SP2的进一步调查显示,并且查看了SP2中那些模块性能可能有问题,并使用假设检验来计算每个模块在统计上明显表现不佳的次数,' Quc1TzYxW2pYoWX '模块显示了约850次低性能计数。 我们使用数据训练三个模型:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM。SARIMA表现最差,XGB...
整个项目文件夹(第一个文件夹为xgboost模型相关的包文件,xg.py是xgboost模型英文注释版本,xg_chinese.py是xgboost模型中文注释版本) 编辑 对项目感兴趣,私信
XGBoost XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)是一种梯度增强决策树算法。它使用集成方法,其中添加新的决策树模型来修改现有的决策树分数。与SARIMA不同的是,XGBoost是一种多元机器学习算法,这意味着该模型可以采用多特征来提高模型性能。 我们采用特征工程提高模型精度。还创建了3个附加特性,其中包括AC和DC功率的滞后版本...
Xgboost是一种高效的集成学习算法,能够处理分类和回归任务。 利用CNN提取的特征作为Xgboost分类器的输入,进行故障分类。 参数优化: 采用经典优化算法(如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等)对Xgboost分类器的五个关键参数进行优化。 这些参数包括树木个数、树的深度、子节点的最小权重和、学习率和样本比例。 实验分析 数...
下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM,进行建模并比较 对于所有三个模型,都使用预测下一个数据点进行预测。Walk-forward验证是一种用于时间序列建模的技术,因为随着时间的推移,预测会变得不那么准确,因此更实用的方法是在实际数据可用时,用实际数据重新训练模型。
本文基于前期介绍的电力变压器(文末附数据集),介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与组合预测模型(CNN-Transformer + XGBoost)的方法,以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解,接着利用CNN-Transformer模型和XGBoost模型对分解后的数据进行建模,最终通过集成方法结合两者的预测...
下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM,进行建模并比较 对于所有三个模型,都使用预测下一个数据点进行预测。Walk-forward验证是一种用于时间序列建模的技术,因为随着时间的推移,预测会变得不那么准确,因此更实用的方法是在实际数据可用时,用实际数据重新训练模型。
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XGBoost XGBoost的优点: 1. 所需的特征工程较少(不需要数据缩放,数据归一化,也可以很好地处理缺失值)。 2. 可以发现特征的重要性(它输出每个特征的重要性,可用于特征选择)。 3. 离群值具有最小的影响。 4. 可以很好地处理大型数据集。 5. 良好的执行速度。
基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比 本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。 利用统计测试和机器学习分析和预测太阳能发电的性能测试和对比。 本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间...