【摘 要】
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为解决传统选取航材品种方法对人的经验依赖较多、准确率不高、运算效率低等问题,提出一种采用XGboost算法的携行航材品种选择方法。建立分类特征体系,使用XGboost算法对特征
【机 构】
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海军航空大学岸防兵学院,中国人民解放军94679部队
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为解决传统选取航材品种方法对人的经验依赖较多、准确率不高、运算效率低等问题,提出一种采用XGboost算法的携行航材品种选择方法。建立分类特征体系,使用XGboost算法对特征进行重要性排序、分析和筛选,构建精简版分类特征体系,使用K折交叉验证法和经验调参对样本数据分组和训练,并与GBDT、RF、Adaboost等分类算法的结果比析。结果表明:XGboost算法可减少人为因素干预,在携行航材品种确定应用中具有高效性、科学性和优越性。
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