【摘 要】
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基于决策树模型的极限梯度提升算法能够有效的对大数据进行分类或回归,从而以历史数据为基础预测未来数据走向。但是因为极限梯度提升算法的基础是决策树模型,而决策树模型不能有效识别数据特征中的频数特征,而往往这些特征会包含原始数据中隐藏的信息,如果可以充分利用这些隐藏信息,那么可以提升模型的预测效果。本文的创新点在于发现了决策树模型在面临一种特定数据集时会遇到的困难,并提出了基于频数特征的解决办法,从而提
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基于决策树模型的极限梯度提升算法能够有效的对大数据进行分类或回归,从而以历史数据为基础预测未来数据走向。但是因为极限梯度提升算法的基础是决策树模型,而决策树模型不能有效识别数据特征中的频数特征,而往往这些特征会包含原始数据中隐藏的信息,如果可以充分利用这些隐藏信息,那么可以提升模型的预测效果。本文的创新点在于发现了决策树模型在面临一种特定数据集时会遇到的困难,并提出了基于频数特征的解决办法,从而提高了以决策树模型为基础的极限梯度提升算法在这类特定数据集上的表现效果,同时本文也利用了设计有效的神经网络来对这类特定数据集进行训练预测,也达到了相同的预测效果。同时,本文也将与一些经典的机器学习算法进行比较,验证此种基于频数特征的解决办法在决策树模型上的有效性与可行性。
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