Articles de revues sur le sujet « XGBOOST MODEL »
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Yang, Hao, Jiaxi Li, Siru Liu, Xiaoling Yang et Jialin Liu. « Predicting Risk of Hypoglycemia in Patients With Type 2 Diabetes by Electronic Health Record–Based Machine Learning : Development and Validation ». JMIR Medical Informatics 10, no 6 (16 juin 2022) : e36958. http://dx.doi.org/10.2196/36958.
Texte intégralOUKHOUYA, HASSAN, HAMZA KADIRI, KHALID EL HIMDI et RABY GUERBAZ. « Forecasting International Stock Market Trends : XGBoost, LSTM, LSTM-XGBoost, and Backtesting XGBoost Models ». Statistics, Optimization & ; Information Computing 12, no 1 (3 novembre 2023) : 200–209. http://dx.doi.org/10.19139/soic-2310-5070-1822.
Texte intégralGu, Kai, Jianqi Wang, Hong Qian et Xiaoyan Su. « Study on Intelligent Diagnosis of Rotor Fault Causes with the PSO-XGBoost Algorithm ». Mathematical Problems in Engineering 2021 (26 avril 2021) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9963146.
Texte intégralLiu, Jialin, Jinfa Wu, Siru Liu, Mengdie Li, Kunchang Hu et Ke Li. « Predicting mortality of patients with acute kidney injury in the ICU using XGBoost model ». PLOS ONE 16, no 2 (4 février 2021) : e0246306. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0246306.
Texte intégralJi, Shouwen, Xiaojing Wang, Wenpeng Zhao et Dong Guo. « An Application of a Three-Stage XGBoost-Based Model to Sales Forecasting of a Cross-Border E-Commerce Enterprise ». Mathematical Problems in Engineering 2019 (16 septembre 2019) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8503252.
Texte intégralZhu, Yiming. « Stock Price Prediction based on LSTM and XGBoost Combination Model ». Transactions on Computer Science and Intelligent Systems Research 1 (12 octobre 2023) : 94–109. http://dx.doi.org/10.62051/z6dere47.
Texte intégralXiong, Shuai, Zhixiang Liu, Chendi Min, Ying Shi, Shuangxia Zhang et Weijun Liu. « Compressive Strength Prediction of Cemented Backfill Containing Phosphate Tailings Using Extreme Gradient Boosting Optimized by Whale Optimization Algorithm ». Materials 16, no 1 (28 décembre 2022) : 308. http://dx.doi.org/10.3390/ma16010308.
Texte intégralWang, Yu, Li Guo, Yanrui Zhang et Xinyue Ma. « Research on CSI 300 Stock Index Price Prediction Based On EMD-XGBoost ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 3, no 1 (17 mars 2023) : 72–77. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v3i1.6027.
Texte intégralHarriz, Muhammad Alfathan, Nurhaliza Vania Akbariani, Harlis Setiyowati et Handri Santoso. « Enhancing the Efficiency of Jakarta's Mass Rapid Transit System with XGBoost Algorithm for Passenger Prediction ». Jambura Journal of Informatics 5, no 1 (27 avril 2023) : 1–6. http://dx.doi.org/10.37905/jji.v5i1.18814.
Texte intégralSiringoringo, Rimbun, Resianta Perangin-angin et Jamaluddin Jamaluddin. « MODEL HIBRID GENETIC-XGBOOST DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA SEGMENTASI DAN PERAMALAN PASAR ». METHOMIKA Jurnal Manajemen Informatika dan Komputerisasi Akuntansi 5, no 2 (31 octobre 2021) : 97–103. http://dx.doi.org/10.46880/jmika.vol5no2.pp97-103.
Texte intégralGu, Zhongyuan, Miaocong Cao, Chunguang Wang, Na Yu et Hongyu Qing. « Research on Mining Maximum Subsidence Prediction Based on Genetic Algorithm Combined with XGBoost Model ». Sustainability 14, no 16 (22 août 2022) : 10421. http://dx.doi.org/10.3390/su141610421.
Texte intégralLee, Jong-Hyun, et In-Soo Lee. « Hybrid Estimation Method for the State of Charge of Lithium Batteries Using a Temporal Convolutional Network and XGBoost ». Batteries 9, no 11 (5 novembre 2023) : 544. http://dx.doi.org/10.3390/batteries9110544.
Texte intégralZhang, Kun. « Transmission Line Fault Diagnosis Method Based on SDA-ISSA-XGBoost under Meteorological Factors ». Journal of Physics : Conference Series 2666, no 1 (1 décembre 2023) : 012006. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2666/1/012006.
Texte intégralXiaobing Lin, Xiaobing Lin, Zhe Wu Xiaobing Lin, Jianfa Chen Zhe Wu, Lianfen Huang Jianfa Chen et Zhiyuan Shi Lianfen Huang. « A Credit Scoring Model Based on Integrated Mixed Sampling and Ensemble Feature Selection : RBR_XGB ». 網際網路技術學刊 23, no 5 (septembre 2022) : 1061–68. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022092305014.
Texte intégralHe, Wenwen, Hongli Le et Pengcheng Du. « Stroke Prediction Model Based on XGBoost Algorithm ». International Journal of Applied Sciences & ; Development 1 (13 décembre 2022) : 7–10. http://dx.doi.org/10.37394/232029.2022.1.2.
Texte intégralGuo, RuYan, MinFang Peng, ZhenQi Cao et RunFu Zhou. « Transformer graded fault diagnosis based on neighborhood rough set and XGBoost ». E3S Web of Conferences 243 (2021) : 01002. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202124301002.
Texte intégralOgunleye, Adeola, et Qing-Guo Wang. « XGBoost Model for Chronic Kidney Disease Diagnosis ». IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 17, no 6 (1 novembre 2020) : 2131–40. http://dx.doi.org/10.1109/tcbb.2019.2911071.
Texte intégralYin, Yilan, Yanguang Sun, Feng Zhao et Jinxiang Chen. « Improved XGBoost model based on genetic algorithm ». International Journal of Computer Applications in Technology 62, no 3 (2020) : 240. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2020.10028423.
Texte intégralChen, Jinxiang, Feng Zhao, Yanguang Sun et Yilan Yin. « Improved XGBoost model based on genetic algorithm ». International Journal of Computer Applications in Technology 62, no 3 (2020) : 240. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2020.106571.
Texte intégralZhao, Haolei, Yixian Wang, Xian Li, Panpan Guo et Hang Lin. « Prediction of Maximum Tunnel Uplift Caused by Overlying Excavation Using XGBoost Algorithm with Bayesian Optimization ». Applied Sciences 13, no 17 (28 août 2023) : 9726. http://dx.doi.org/10.3390/app13179726.
Texte intégralXu, Bing, Youcheng Tan, Weibang Sun, Tianxing Ma, Hengyu Liu et Daguo Wang. « Study on the Prediction of the Uniaxial Compressive Strength of Rock Based on the SSA-XGBoost Model ». Sustainability 15, no 6 (15 mars 2023) : 5201. http://dx.doi.org/10.3390/su15065201.
Texte intégralFeng, Dachun, Bing Zhou, Shahbaz Gul Hassan, Longqin Xu, Tonglai Liu, Liang Cao, Shuangyin Liu et Jianjun Guo. « A Hybrid Model for Temperature Prediction in a Sheep House ». Animals 12, no 20 (17 octobre 2022) : 2806. http://dx.doi.org/10.3390/ani12202806.
Texte intégralZheng, Jiayan, Tianchen Yao, Jianhong Yue, Minghui Wang et Shuangchen Xia. « Compressive Strength Prediction of BFRC Based on a Novel Hybrid Machine Learning Model ». Buildings 13, no 8 (29 juillet 2023) : 1934. http://dx.doi.org/10.3390/buildings13081934.
Texte intégralLin, Nan, Jiawei Fu, Ranzhe Jiang, Genjun Li et Qian Yang. « Lithological Classification by Hyperspectral Images Based on a Two-Layer XGBoost Model, Combined with a Greedy Algorithm ». Remote Sensing 15, no 15 (28 juillet 2023) : 3764. http://dx.doi.org/10.3390/rs15153764.
Texte intégralWu, Kehe, Yanyu Chai, Xiaoliang Zhang et Xun Zhao. « Research on Power Price Forecasting Based on PSO-XGBoost ». Electronics 11, no 22 (16 novembre 2022) : 3763. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11223763.
Texte intégralYuan, Jianming. « Predicting Death Risk of COVID-19 Patients Leveraging Machine Learning Algorithm ». Applied and Computational Engineering 8, no 1 (1 août 2023) : 186–90. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/8/20230122.
Texte intégralHa, Jinbing, et Ziyi Zhou. « Subway Energy Consumption Prediction based on XGBoost Model ». Highlights in Science, Engineering and Technology 70 (15 novembre 2023) : 548–52. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v70i.13958.
Texte intégralWan, Zhi, Yading Xu et Branko Šavija. « On the Use of Machine Learning Models for Prediction of Compressive Strength of Concrete : Influence of Dimensionality Reduction on the Model Performance ». Materials 14, no 4 (3 février 2021) : 713. http://dx.doi.org/10.3390/ma14040713.
Texte intégralUbaidillah, Rahmad, Muliadi Muliadi, Dodon Turianto Nugrahadi, M. Reza Faisal et Rudy Herteno. « Implementasi XGBoost Pada Keseimbangan Liver Patient Dataset dengan SMOTE dan Hyperparameter Tuning Bayesian Search ». JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 6, no 3 (25 juillet 2022) : 1723. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v6i3.4146.
Texte intégralLiu, Yuan, Wenyi Du, Yi Guo, Zhiqiang Tian et Wei Shen. « Identification of high-risk factors for recurrence of colon cancer following complete mesocolic excision : An 8-year retrospective study ». PLOS ONE 18, no 8 (11 août 2023) : e0289621. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0289621.
Texte intégralZhu, Mini, Gang Wang, Chaoping Li, Hongjun Wang et Bin Zhang. « Artificial Intelligence Classification Model for Modern Chinese Poetry in Educatio ». Sustainability 15, no 6 (16 mars 2023) : 5265. http://dx.doi.org/10.3390/su15065265.
Texte intégralLi, Dan, Delan Zhu, Tao Tao et Jiwei Qu. « Power Generation Prediction for Photovoltaic System of Hose-Drawn Traveler Based on Machine Learning Models ». Processes 12, no 1 (22 décembre 2023) : 39. http://dx.doi.org/10.3390/pr12010039.
Texte intégralSong, Weihua, Xiaowei Han et Jifei Qi. « Prediction of Gas Emission in the Working Face Based on LASSO-WOA-XGBoost ». Atmosphere 14, no 11 (30 octobre 2023) : 1628. http://dx.doi.org/10.3390/atmos14111628.
Texte intégralWang, Jiayi, et Shaohua Zhou. « CS-GA-XGBoost-Based Model for a Radio-Frequency Power Amplifier under Different Temperatures ». Micromachines 14, no 9 (27 août 2023) : 1673. http://dx.doi.org/10.3390/mi14091673.
Texte intégralM.I., Omogbhemhe, et Momodu I.B.A. « Model for Predicting Bank Loan Default using XGBoost ». International Journal of Computer Applications 183, no 32 (16 octobre 2021) : 1–4. http://dx.doi.org/10.5120/ijca2021921705.
Texte intégralZhang, Huimin, Renshuang Ding, Qi Zhang, Mingxing Fang, Guanghua Zhang et Naiwen Yu. « An ARDS Severity Recognition Model based on XGBoost ». Journal of Physics : Conference Series 2138, no 1 (1 décembre 2021) : 012009. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2138/1/012009.
Texte intégralKang, Yunxiang, Minsheng Tan, Ding Lin et Zhiguo Zhao. « Intrusion Detection Model Based on Autoencoder and XGBoost ». Journal of Physics : Conference Series 2171, no 1 (1 janvier 2022) : 012053. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2171/1/012053.
Texte intégralJiang, Hui, Zheng He, Gang Ye et Huyin Zhang. « Network Intrusion Detection Based on PSO-Xgboost Model ». IEEE Access 8 (2020) : 58392–401. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2982418.
Texte intégralAlim, Mirxat, Guo-Hua Ye, Peng Guan, De-Sheng Huang, Bao-Sen Zhou et Wei Wu. « Comparison of ARIMA model and XGBoost model for prediction of human brucellosis in mainland China : a time-series study ». BMJ Open 10, no 12 (décembre 2020) : e039676. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2020-039676.
Texte intégralLi, Xiangcheng, Jialong Wang, Zhirui Geng, Yang Jin et Jiawei Xu. « Short-term Wind Power Prediction Method Based on Genetic Algorithm Optimized XGBoost Regression Model ». Journal of Physics : Conference Series 2527, no 1 (1 juin 2023) : 012061. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2527/1/012061.
Texte intégralTang, Jinjun, Lanlan Zheng, Chunyang Han, Fang Liu et Jianming Cai. « Traffic Incident Clearance Time Prediction and Influencing Factor Analysis Using Extreme Gradient Boosting Model ». Journal of Advanced Transportation 2020 (9 juin 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6401082.
Texte intégralNoorunnahar, Mst, Arman Hossain Chowdhury et Farhana Arefeen Mila. « A tree based eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning model to forecast the annual rice production in Bangladesh ». PLOS ONE 18, no 3 (27 mars 2023) : e0283452. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0283452.
Texte intégralJiang, Jinyang, Zhi Liu, Pengbo Wang et Fan Yang. « Improved Crow Search Algorithm and XGBoost for Transformer Fault Diagnosis ». Journal of Physics : Conference Series 2666, no 1 (1 décembre 2023) : 012040. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2666/1/012040.
Texte intégralWang, Jun, Wei Rong, Zhuo Zhang et Dong Mei. « Credit Debt Default Risk Assessment Based on the XGBoost Algorithm : An Empirical Study from China ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (19 mars 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8005493.
Texte intégralLe, Le Thi, Hoang Nguyen, Jian Zhou, Jie Dou et Hossein Moayedi. « Estimating the Heating Load of Buildings for Smart City Planning Using a Novel Artificial Intelligence Technique PSO-XGBoost ». Applied Sciences 9, no 13 (4 juillet 2019) : 2714. http://dx.doi.org/10.3390/app9132714.
Texte intégralLuo, Xiong, Lijia Xu, Peng Huang, Yuchao Wang, Jiang Liu, Yan Hu, Peng Wang et Zhiliang Kang. « Nondestructive Testing Model of Tea Polyphenols Based on Hyperspectral Technology Combined with Chemometric Methods ». Agriculture 11, no 7 (16 juillet 2021) : 673. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture11070673.
Texte intégralAdmassu, Tsehay. « Evaluation of Local Interpretable Model-Agnostic Explanation and Shapley Additive Explanation for Chronic Heart Disease Detection ». Proceedings of Engineering and Technology Innovation 23 (1 janvier 2023) : 48–59. http://dx.doi.org/10.46604/peti.2023.10101.
Texte intégralYang, Tian. « Sales Prediction of Walmart Sales Based on OLS, Random Forest, and XGBoost Models ». Highlights in Science, Engineering and Technology 49 (21 mai 2023) : 244–49. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v49i.8513.
Texte intégralMeng, Yunxiang, Qihong Duan, Kai Jiao et Jiang Xue. « A screened predictive model for esophageal squamous cell carcinoma based on salivary flora data ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 10 (2023) : 18368–85. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023816.
Texte intégralZong, Jing, Xin Xiong, Jianhua Zhou, Ying Ji, Diao Zhou et Qi Zhang. « FCAN–XGBoost : A Novel Hybrid Model for EEG Emotion Recognition ». Sensors 23, no 12 (17 juin 2023) : 5680. http://dx.doi.org/10.3390/s23125680.
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