extreme gradient boosting | BriefGPT

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NSL-KDD 数据探索和增强分析：基于深度生成对抗网络提高极限梯度提升算法在网络攻击分类中的性能
该研究提出了使用深度生成对抗网络（GANs）增强 NSL-KDD 数据集，并提高 eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）在 NSL-KDD 数据集上对网络攻击分类的效果，结果显示，使用 XGBoost 模型结合
PDF7 months ago
智能电网中太阳辐射预测的机器学习算法比较分析
利用机器学习算法如随机森林、极端梯度提升、轻量级梯度提升机、CatBoost 和多层感知器人工神经网络来预测太阳辐照度，并通过特征选择进一步提高预测性能。
PDF9 months ago
一种基于光谱和活动信号的特征简化机器学习睡眠 - 清醒分类模型
睡眠阶段的分类对于评估睡眠质量至关重要，本论文提出了一种基于 eXtreme Gradient Boosting 算法和光折光法信号、活动计数来提取特征的机器学习睡眠 - 清醒分类模型，性能优于其他方法，并适用于具有有限计算能力的可穿戴设备
PDFa year ago
MM利用可解释性人工智能交叉验证 COVID-19 患者死亡率中的社会经济差异
本文使用可解释人工智能（XAI）方法分析 COVID 患者死亡率的社会经济差异，建立了一个基于匿名的奥斯汀地区医院数据集的 XGBoost 预测模型，应用了两种 XAI 方法（Shapley 可加性解释和局部可解释模型无关解释）比较特征重要
PDFa year ago
WSDM极端梯度提升与时间数据预测客户流失
利用极限梯度提升（XGBoost）算法，通过处理时间敏感的特征工程，提升了基于多种时间窗口训练和测试的客户数据集合的客户流失预测模型的准确性，同时在 WSDM Cup 2018 Churn Challenge 比赛中获得了第一名。
PDF6 years ago