基于类别特征梯度提升的冷轧带钢板形预测模型

板形控制是冷轧带钢生产过程的核心技术。为了提升板形预设定和闭环反馈控制效果,建立高精度的板形预测模型非常必要。提出了一种基于类别特征梯度提升的冷轧带钢板形预测模型,通过某1 450 mm冷连轧生产线采集的生产数据建立模型,采用贪婪搜索和交叉验证的方式进行超参数设置,以自适应提升模型、梯度提升决策树模型和深度学习神经网络模型作为对比。结果表明:类别特征梯度提升模型的RMSE为0.666 IU,并且有90.397%的预测数据绝对误差小于1 IU,较其他3种模型有更好的表现,对冷轧带钢板形预测有更好的鲁棒性和预测精度。

CAT-RFE:点击欺诈的集成检测框架

点击欺诈是近年来最常见的网络犯罪手段之一,互联网广告行业每年都会因点击欺诈而遭受巨大损失。为了能够在海量点击中有效地检测欺诈点击,构建了多种充分结合广告点击与时间属性关系的特征,并提出了一种点击欺诈检测的集成学习框架——CAT-RFE集成学习框架。CAT-RFE集成学习框架包含3个部分:基分类器、递归特征消除(RFE,recursive feature elimination)和voting集成学习。其中,将适用于类别特征的梯度提升模型——CatBoost(categorical boosting)作为基分类器;RFE是基于贪心策略的特征选择方法,可在多组特征中选出较好的特征组合;Voting集成学习是采用投票的方式将多个基分类器的结果进行组合的学习方法。该框架通过CatBoost和RFE在特征空间中获取多组较优的特征组合,再在这些特征组合下的训练结果通过voting进行集成,获得集成的点击欺诈检测结果。该框架采用了相同的基分类器和集成学习方法,不仅克服了差异较大的分类器相互制约而导致集成结果不理想的问题,也克服了RFE在选择特征时容易陷入局部最优解的问题,具备更好的检测能力。在实际互联网点击欺诈数据集上的性能评估和对比实验结果显示,CAT-RFE集成学习框架的点击欺诈检测能力超过了CatBoost模型、CatBoost和RFE组合的模型以及其他机器学习模型,证明该框架具备良好的竞争力。该框架为互联网广告点击欺诈检测提供一种可行的解决方案。