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基于混合采样与Stacking集成的半潜式平台警报预测模型
文献摘要：
文章旨在基于半潜式平台系统故障警报分类数据集构建故障警报预测模型.采用SMOTE过采样与随机欠采样相结合的混合采样方法对训练集进行采样,实验结果表明,最佳采样率为过采样率0.3、欠采样率0.6,此时随机森林在采样后训练集上采用五折交叉验证训练后得到的AUC得分均值最高.同时说明了该混合采样方法在采用了最佳的采样率后可以较好地改善训练集类别不平衡问题,较大地提高模型的泛化能力.
文献关键词：
半潜式平台;警报;混合采样;集成学习
中图分类号：
作者姓名：
李至立;刘兴惠;李媛;卢绪迪
作者机构：
山东纬横数据科技有限公司,山东 烟台 264003;中集海洋工程研究院有限公司,山东 烟台 264003
文献出处：
引用格式：
[1]李至立;刘兴惠;李媛;卢绪迪-.基于混合采样与Stacking集成的半潜式平台警报预测模型)[J].现代信息科技,2022(06):79-81
A类：
B类：
混合采样,Stacking,半潜式平台,警报,平台系统,系统故障,报分,分类数据,数据集构建,SMOTE,过采样,随机欠采样,采样方法,训练集,采样率,五折交叉验证,时说,类别不平衡,不平衡问题,泛化能力,集成学习
AB值：
0.335404
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