| 基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究 |
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| 引用本文： | 陈颖,杨欣,孙道贺.基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究[J].数学的实践与认识,2021(6):318-328. |
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| 作者姓名： | 陈颖 杨欣 孙道贺 |
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| 作者单位： | 天津理工大学理学院;天津理工大学中环信息学院 |
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| 基金项目： | 天津市企业科技特派员项目(20YDTPJC01980)。 |
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| 摘 要： | 科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.
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| 关 键 词： | 机器学习 GA_XGBoost模型 遗传算法 科研能力预测 |
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