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文檔簡介

其安全穩(wěn)定運行對于保證電力生產(chǎn)的可靠性和經(jīng)濟性具有重要意義。1.2梯度提升決策樹在故障檢測中的應用前景法具有重要意義，梯度提升決策樹(GradientBo2.相關(guān)技術(shù)和理論基礎障檢測領域。本研究基于梯度提升決策樹(Gradient梯度提升決策樹(GradientBoostingDecision則化技術(shù)，如L1正則化(Lasso)和L2正則化(Ridge)。這兩種正則化2.2機器學習與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)2.3信號處理與特征提取方法3.數(shù)據(jù)集描述與預處理練效果。我們采用了MinMaxScaler對數(shù)據(jù)集進行歸一化處理，使得各個特征在0到1之間分布。我們會將7080的數(shù)據(jù)作為訓練集，用于訓練模型；剩余的2030的數(shù)3.1數(shù)據(jù)集來源與采集方式3.2數(shù)據(jù)集劃分與特征選擇4.1模型構(gòu)建與參數(shù)設置4.2模型訓練與驗證4.3模型性能評估與分析我們計算了模型在測試集上的準確率、召回率和F1分數(shù)。準確調(diào)和平均值。通過對比不同閾值下的準確率、召回率和F1分數(shù)，我我們還對比了其他機器學習算法(如支持向量機、隨機森林等)5.實驗結(jié)果與討論在訓練集上，模型的準確率達到了90,這表明模型具有良好的分5.1實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集介紹5.2實驗結(jié)果展示與分析5.3結(jié)果討論與應用前景展望6.1主要工作總結(jié)6.2研究不足與改進

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