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基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究
被引量:
2
1
作者
陈颖
杨欣
孙道贺
《数学的实践与认识》
2021年第6期318-328,共11页
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全...
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.
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关键词
机器学习
GA_XGBoost模型
遗传算法
科研能力预测
原文传递
题名
基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究
被引量:
2
1
作者
陈颖
杨欣
孙道贺
机构
天津理工大学理学院
天津理工大学中环信息学院
出处
《数学的实践与认识》
2021年第6期318-328,共11页
基金
天津市企业科技特派员项目(20YDTPJC01980)。
文摘
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.
关键词
机器学习
GA_XGBoost模型
遗传算法
科研能力预测
Keywords
machine learning
gaxgboost model
genetic algorithm
prediction of scientific research ability
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
G642 [文化科学—高等教育学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究
陈颖
杨欣
孙道贺
《数学的实践与认识》
2021
2
原文传递
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参考文献
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统计分析
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