典型文献
基于决策树算法的钢板探伤预测模型优化
文献摘要：
采用决策树分类算法建立钢板探伤预测模型,结合冶金学原理选取精炼与连铸关键工艺特征属性,以轧后钢板探伤结果为目标标签,通过调整决策树最大深度、叶子最小样本数以及判定阈值对模型调优,经测试集验证:优化后的决策树模型对连铸板坯对应轧后钢板的探伤结果预测具有较好的预测效果,AUC值为0.848,且模型泛化能力较强,训练集与测试集AUC差值低于0.04.
文献关键词：
数据挖掘;决策树算法;机器学习;连铸;探伤
中图分类号：
作者姓名：
王复越;任毅;赵坦;崔福祥
作者机构：
海洋装备用金属材料及其应用国家重点实验室,辽宁鞍山 114009;鞍钢集团钢铁研究院,辽宁鞍山 114009;鞍钢股份有限公司鲅鱼圈钢铁分公司,辽宁营口 115007
文献出处：
引用格式：
[1]王复越;任毅;赵坦;崔福祥-.基于决策树算法的钢板探伤预测模型优化)[J].鞍钢技术,2022(06):33-38
A类：
B类：
决策树算法,探伤,预测模型优化,采用决策,决策树分类算法,冶金学,精炼,关键工艺,工艺特征,特征属性,叶子,小样本,调优,测试集,决策树模型,连铸板坯,模型泛化,泛化能力,训练集
AB值：
0.383493
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
