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随着绿色建筑和绿色生态城区经济激励机制基本形成,面对大量多维空间占用数据,大数据绿色建筑节能体系应运而生。然而大量多维的建筑数据却没有被充分利用,且传统空间占用检测模型分类精度还不够准确,模型时间复杂度较高。利用UCI占用检测数据集,在原始数据集上加入时间戳,使模型分类精度均获得提高,同时利用MCMR(最大相关最小冗余)方法进行特征选择,通过随机森林作为分类器验证分类效果,获取最优特征子集。利用选取的特征子集构建占用检测模型,其中XGBoost模型与随机森林模型(RF)进行比对,分类精度较高,且时间