计算机科学 ›› 2018, Vol. 45 ›› Issue (6A): 476-481.
雷雪梅,谢依彤
LEI Xue-mei, XIE Yi-tong
摘要： 文中提出用于高血压菜谱识别的基于遗传算法的改进XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。该模型主要包括3个步骤:首先,对数据集进行预处理,包括缺失值补全、数据去重和特征分析;然后,使用遗传算法自适应地优化XGBoost模型参数;最后,根据最优参数训练高血压菜谱识别模型,并将其应用于高血压菜谱识别。结果表明,在高血压菜谱识别效果方面,采用遗传算法优化的参数优于网格搜索所得到的参数。此外,所提出的基于遗传算法的改进XGBoost模型在精度、回召率、F1值和AUC评估指标方面具有不错的表现,优于其他4种(随机森林、GBDT、Bagging和AdaBooster)组合分类模型,且提高了菜谱识别模型的可解释性。
中图分类号:
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