[发明专利]一种基于动态权重D-XGBoost模型的预测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202110047429.6 申请日: 2021-01-14
公开(公告)号: CN112766356A 公开(公告)日: 2021-05-07
发明(设计)人: 卢宇彤;蓝嘉璐;陈志广 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 代理人: 高冰
地址: 510275 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于动态权重D‑XGBoost模型的预测方法及系统,该方法包括:获取数据集并对数据集中的数据进行格式统一,得到统一的数据;对统一的数据进行数据降维、数据清洗和过采样处理,得到预处理后的数据集;基于动态权重策略的D‑XGBoost模型对预处理后的数据集进行参数预测。该系统包括:数据预处理模块和参数预测模块。通过使用本发明,避免了少数类样本容易与周围的多数类样本产生重叠难以分类的问题。本发明作为一种基于动态权重D‑XGBoost模型的预测方法及系统,可广泛应用于数据预测领域。
搜索关键词: 一种 基于 动态 权重 xgboost 模型 预测 方法 系统
【主权项】:
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