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基于改进的GBDT算法的乘客出行预测研究
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基于改进的GBDT算法的乘客出行预测研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
1 绪论
第9-15页
1.1 研究背景与研究意义
第9-10页
1.1.1 基于乘客乘车行为预测推荐算法问题研究背景与意义
第9-10页
1.1.2 类别不平衡问题研究背景与意义
第10页
1.2 研究现状
第10-13页
1.2.1 推荐算法的研究现状
第10-11页
1.2.2 不平衡分类问题的研究现状
第11-13页
1.3 本文主要工作
第13-14页
1.4 本文组织结构
第14-15页
2 数据预处理和构建特征工程
第15-21页
2.1 数据预处理
第15-17页
2.1.1 数据清理
第15-16页
2.1.2 数据聚集
第16页
2.1.3 数据集成
第16-17页
2.2 特征工程选择和设计
第17-18页
2.3 基于乘客维度的特征选取介绍
第18页
2.4 基于线路的特征选择介绍
第18-19页
2.5 基于乘客线路交互行为的特征选择介绍
第19-20页
2.6 本章小结
第20-21页
3 随机梯度提升决策树算法和代价敏感学习的研究与介绍
第21-35页
3.1 决策树算法的基本思想
第21-22页
3.2 Boosting基本思想
第22-23页
3.3 随机梯度提升算法的基本思想
第23-30页
3.4 代价敏感学习的介绍
第30-34页
3.4.1 AdaBoost算法
第31-32页
3.4.2 基于代价敏感学习决策树
第32页
3.4.3 基于代价敏感学习人工神经网络
第32-33页
3.4.4 代价敏感学习框架
第33-34页
3.4.5 基于代价敏感学习SVM
第34页
3.4.6 基于代价敏感的集成学习
第34页
3.5 本章小结
第34-35页
4 代价敏感学习下的随机梯度提升算法及应用
第35-48页
4.1 实验平台和工具介绍
第35页
4.2 广东市乘客出行数据集分析及其处理
第35-36页
4.3 不平衡分类数据评价标准
第36-38页
4.3.1 分类的准确性
第36-37页
4.3.2 F1-value
第37页
4.3.3 AUC性能指标
第37-38页
4.4 特征的选取及其分析
第38-39页
4.5 基于代价敏感学习随机梯度提升算法实现和分析
第39-40页
4.6 公共不平衡分类数据集实验结果
第40-43页
4.6.1 不平衡分类公共数据集
第40-41页
4.6.2 实验设置
第41页
4.6.3 实验结果及其对比分析
第41-43页
4.7 广东市乘客是否乘坐公交的实验结果
第43-47页
4.7.1 算法模型各个参数的对比和分析
第43-45页
4.7.2 实验结果分析和对比
第45-47页
4.8 本章总结
第47-48页
结论
第48-50页
参考文献
第50-53页
致谢
第53-54页
本篇论文共
54
页,
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。
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