典型文献
大数据挖掘的分类算法应用——以XGBoost为例
文献摘要：
文章基于常德职业技术学院信息高度共享的数据中心,探索了大数据挖掘分类算法XGBoost在学生管理中的应用.通过数据中心,抽取学生在各类业务系统中的多个维度特征作为算法数据来源,为算法模型的高准确率和高可解释性提供了坚实的基础.XGBoost具有训练速度快、拟合能力强且能较好地避免过拟合等特点,已经成为当前数据挖掘和机器学习领域中最常用的算法之一.通过实验结果分析,利用大数据挖掘分类算法合理使用学校的大数据,可以帮助学校更好地管理学生.
文献关键词：
大数据;数据挖掘;XGBoost;分类
中图分类号：
作者姓名：
田威
作者机构：
常德职业技术学院,湖南 常德 415000
文献出处：
引用格式：
[1]田威-.大数据挖掘的分类算法应用——以XGBoost为例)[J].无线互联科技,2022(19):120-123
A类：
B类：
大数据挖掘,分类算法,算法应用,XGBoost,常德,职业技术学院,数据中心,学生管理,业务系统,维度特征,算法数据,数据来源,算法模型,可解释性,训练速度,过拟合,学习领域,实验结果分析,用学,管理学
AB值：
0.380519
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