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基于XGBoost的飞行器数据分类算法设计
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摘要
本文以开源的飞行器数据为样本,提出基于机器学习模型XGBoost的分类算法,旨在解决飞行器数据分类的问题。针对开源飞行器数据的数据特点,设计了特征工程分析方法,通过在飞行器数据的实验,验证了算法的有效性,最后根据实验结果讨论了飞行器数据分类的重要相关因素。
作者
罗钊航
韩超
姜赟
机构地区
中国核动力研究设计院
成都市技师学院(成都工贸职业技术学院)
出处
《中国军转民》
2020年第14期48-50,共3页
关键词
飞行器数据
XGBoost
特征工程
监督学习
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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中国军转民
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