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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。
基于XGBoost的飞行器数据分类算法设计
【摘 要】
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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
【机 构】
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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】
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中国军转民
【发表日期】
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2020年14期
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