Mô hình XGBoost

Trên cơ sở xu hướng nghiên cứu về đánh giá nguy cơ SLĐ ở trên thế giới cũng như hạn chế của các nghiên cứu áp dụng tại khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi, nghiên cứu này sử dụng các mô hình học máy từ đơn giản đến phức tạp như LR, DT, SVM, Random Forest, XGBoost để dự đoán nguy cơ SLĐ. Mô hình có khả năng dự đoán tốt nhất được lựa chọn để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ SLĐ. Hiệu quả của bản đồ này sẽ được đánh giá bằng chỉ số mật độ SLĐ và kết quả kiểm chứng thực tế.

9p vimitsuki 06-05-2025 1 1   Download

Nghiên cứu này áp dụng mô hình stacking để đánh giá rủi ro tín dụng, kết hợp dự đoán từ nhiều mô hình học máy khác nhau, bao gồm XGBoost, Random Forest, và CatBoost. Một mô hình meta, hồi quy logistic, được sử dụng để tối ưu hóa dự đoán từ các mô hình cơ sở để đưa ra dự đoán.

9p bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Bài viết nghiên cứu dự báo cường độ chịu nén của bê tông tái chế cốt liệu (RAC) bằng cách sử dụng các mô hình học máy bao gồm mô hình hồi quy ký tự (SR) và XGBoost. Bài viết cũng phân tích sự ảnh hưởng của các thông số này đến cường độ chịu nén bằng phương pháp SHAP, từ đó, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ mối tương quan giữa các biến để tối ưu hóa thiết kế bê tông tái chế.

10p viormkorn 06-11-2024 0 0   Download

Nghiên cứu này xây dựng mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ cho doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) tại Việt Nam bằng cách sử dụng các phương pháp học máy như hồi quy Logistic (LR), Cây quyết định, XGBoost và Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN).

14p viormkorn 27-09-2024 5 3   Download

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Cải tiến chất lượng kiểm thử đột biến bậc cao" được nghiên cứu với mục tiêu: Nghiên cứu tổng quan về kiểm thử đột biến và các kỹ thuật kiểm thử đột biến; Nâng cao kỹ thuật kiểm thử đột biến, đặc biệt là kiểm thử đột biến bậc cao; Đánh giá chất lượng của toán tử đột biến sử dụng để tạo ra các đột biến; Đề xuất giải pháp, mô hình để dự báo chất lượng kiểm thử đột biến sử dụng các thuật toán học máy Logistic Regression, Random Forest Classifier, XGBoost và LightGBM để thực hiện huấn luyện, dự báo tỷ lệ đột biến MS.

33p viyamanaka 04-02-2025 49 2   Download

Bài viết tập trung vào việc đánh giá và so sánh hiệu quả của các mô hình học máy dựa trên cây (Tree-based machine learning models) trong việc dự báo gian lận thẻ tín dụng. Các mô hình được xét gồm Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Machines (GBM) và Extreme Gradient Boosting (XGBoost).

17p gaupanda068 02-01-2025 35 5   Download