典型文献
基于XGBoost和SHAP的5G潜客识别及特征分析模型
文献摘要：
5G网络作为智慧城市建设的有力支撑,加快5G用户增长与智慧城市建设相融合成为了新的发力点.对数据预处理后,首先,利用XGBoost模型对潜在5G用户进行精准识别;其次,与五种算法进行实验对比,结果表明XGBoost在各项指标上均最优;最后,引入SHAP模型对5G用户进行影响因素分析,为相关部门及用户提供决策依据.
文献关键词：
机器学习;潜客识别;5G;影响因素
中图分类号：
作者姓名：
梁津铭
作者机构：
新疆财经大学统计与数据科学学院,新疆乌鲁木齐 830012
文献出处：
引用格式：
[1]梁津铭-.基于XGBoost和SHAP的5G潜客识别及特征分析模型)[J].软件,2022(12):67-70
A类：
潜客识别
B类：
XGBoost,SHAP,智慧城市建设,发力点,数据预处理,精准识别,实验对比,决策依据
AB值：
0.222367
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