【摘 要】
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采用决策树分类算法建立钢板探伤预测模型，结合冶金学原理选取精炼与连铸关键工艺特征属性，以轧后钢板探伤结果为目标标签，通过调整决策树最大深度、叶子最小样本数以及判定阈值对模型调优，经测试集验证：优化后的决策树模型对连铸板坯对应轧后钢板的探伤结果预测具有较好的预测效果，AUC值为0.848，且模型泛化能力较强，训练集与测试集AUC差值低于0.04。
【机 构】
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海洋装备用金属材料及其应用国家重点实验室
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采用决策树分类算法建立钢板探伤预测模型，结合冶金学原理选取精炼与连铸关键工艺特征属性，以轧后钢板探伤结果为目标标签，通过调整决策树最大深度、叶子最小样本数以及判定阈值对模型调优，经测试集验证：优化后的决策树模型对连铸板坯对应轧后钢板的探伤结果预测具有较好的预测效果，AUC值为0.848，且模型泛化能力较强，训练集与测试集AUC差值低于0.04。
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