Littérature scientifique sur le sujet « XGBOOST PREDICTION MODEL »
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Articles de revues sur le sujet "XGBOOST PREDICTION MODEL"
Zhao, 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 intégralGu, Xinqin, Li Yao et Lifeng Wu. « Prediction of Water Carbon Fluxes and Emission Causes in Rice Paddies Using Two Tree-Based Ensemble Algorithms ». Sustainability 15, no 16 (13 août 2023) : 12333. http://dx.doi.org/10.3390/su151612333.
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 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 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 intégralKang, Leilei, Guojing Hu, Hao Huang, Weike Lu et Lan Liu. « Urban Traffic Travel Time Short-Term Prediction Model Based on Spatio-Temporal Feature Extraction ». Journal of Advanced Transportation 2020 (14 août 2020) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3247847.
Texte intégralWang, Wenle, Wentao Xiong, Jing Wang, Lei Tao, Shan Li, Yugen Yi, Xiang Zou et Cui Li. « A User Purchase Behavior Prediction Method Based on XGBoost ». Electronics 12, no 9 (28 avril 2023) : 2047. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12092047.
Texte intégralOubelaid, Adel, Abdelhameed Ibrahim et Ahmed M. Elshewey. « Bridging the Gap : An Explainable Methodology for Customer Churn Prediction in Supply Chain Management ». Journal of Artificial Intelligence and Metaheuristics 4, no 1 (2023) : 16–23. http://dx.doi.org/10.54216/jaim.040102.
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 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 intégralThèses sur le sujet "XGBOOST PREDICTION MODEL"
Pettersson, Gustav, et John Almqvist. « Lavinprognoser och maskininlärning : Att prediktera lavinprognoser med maskininlärning och väderdata ». Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för informatik och media, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-387205.
Texte intégralThis research project examines the feasibility of using machine learning to predict avalanche dangerby usingXGBoostand openly available weather data. Avalanche forecasts and meterological modelledweather data have been gathered for the six areas in Sweden where Naturvårdsverket throughlavin-prognoser.seissues avalanche forecasts. The avanlanche forecasts are collected fromlavinprognoser.seand the modelled weather data is collected from theMESANmodel, which is produced and providedby the Swedish Meteorological and Hydrological Institute. 40 machine learning models, in the form ofXGBoost, have been trained on this data set, with the goal of assessing the main aspects of an avalan-che forecast and the overall avalanche danger. The results show it is possible to predict the day to dayavalanche danger for the 2018/19 season inSödra Jämtlandsfjällenwith an accuracy of 71% and a MeanAverage Error of 0.256, by applying machine learning to the weather data for that region. The contribu-tion ofXGBoostin this context, is demonstrated by applying the simpler method ofLogistic Regressionon the data set and comparing the results. Thelogistic regressionperforms worse with an accuracy of56% and a Mean Average Error of 0.459. The contribution of this research is a proof of concept, showingfeasibility in predicting avalanche danger in Sweden, with the help of machine learning and weather data.
Henriksson, Erik, et Kristopher Werlinder. « Housing Price Prediction over Countrywide Data : A comparison of XGBoost and Random Forest regressor models ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-302535.
Texte intégralMålet med den här studien är att jämföra och undersöka hur en XGBoost regressor och en Random Forest regressor presterar i att förutsäga huspriser. Detta görs med hjälp av två stycken datauppsättningar. Jämförelsen tar hänsyn till modellernas träningstid, slutledningstid och de tre utvärderingsfaktorerna R2, RMSE and MAPE. Datauppsättningarna beskrivs i detalj tillsammans med en bakgrund om regressionsmodellerna. Metoden innefattar en rengöring av datauppsättningarna, sökande efter optimala hyperparametrar för modellerna och 5delad korsvalidering för att uppnå goda förutsägelser. Resultatet av studien är att XGBoost regressorn presterar bättre på både små och stora datauppsättningar, men att den är överlägsen när det gäller stora datauppsättningar. Medan Random Forest modellen kan uppnå liknande resultat som XGBoost modellen, tar träningstiden mellan 250 gånger så lång tid och modellen får en cirka 40 gånger längre slutledningstid. Detta gör att XGBoost är särskilt överlägsen vid användning av stora datauppsättningar.
Kinnander, Mathias. « Predicting profitability of new customers using gradient boosting tree models : Evaluating the predictive capabilities of the XGBoost, LightGBM and CatBoost algorithms ». Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-19171.
Texte intégralSvensson, William. « CAN STATISTICAL MODELS BEAT BENCHMARK PREDICTIONS BASED ON RANKINGS IN TENNIS ? » Thesis, Uppsala universitet, Statistiska institutionen, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-447384.
Texte intégralHerrmann, Vojtěch. « Moderní predikční metody pro finanční časové řady ». Master's thesis, 2021. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-437908.
Texte intégralKELLER, AISHWARYA. « HYBRID RESAMPLING AND XGBOOST PREDICTION MODEL USING PATIENT'S INFORMATION AND DRAWING AS FEATURES FOR PARKINSON'S DISEASE DETECTION ». Thesis, 2021. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19442.
Texte intégral(5930375), Junhui Wang. « SYSTEMATICALLY LEARNING OF INTERNAL RIBOSOME ENTRY SITE AND PREDICTION BY MACHINE LEARNING ». Thesis, 2019.
Trouver le texte intégralSalvaire, Pierre Antony Jean Marie. « Explaining the predictions of a boosted tree algorithm : application to credit scoring ». Master's thesis, 2019. http://hdl.handle.net/10362/85991.
Texte intégralThe main goal of this report is to contribute to the adoption of complex « Black Box » machine learning models in the field of credit scoring for retail credit. Although numerous investigations have been showing the potential benefits of using complex models, we identified the lack of interpretability as one of the main vector preventing from a full and trustworthy adoption of these new modeling techniques. Intrinsically linked with recent data concerns such as individual rights for explanation, fairness (introduced in the GDPR1) or model reliability, we believe that this kind of research is crucial for easing its adoption among credit risk practitioners. We build a standard Linear Scorecard model along with a more advanced algorithm called Extreme Gradient Boosting (XGBoost) on a retail credit open source dataset. The modeling scenario is a binary classification task consisting in identifying clients that will experienced 90 days past due delinquency state or worse. The interpretation of the Scorecard model is performed using the raw output of the algorithm while more complex data perturbation technique, namely Partial Dependence Plots and Shapley Additive Explanations methods are computed for the XGBoost algorithm. As a result, we observe that the XGBoost algorithm is statistically more performant at distinguishing “bad” from “good” clients. Additionally, we show that the global interpretation of the XGBoost is not as accurate as the Scorecard algorithm. At an individual level however (for each instance of the dataset), we show that the level of interpretability is very similar as they are both able to quantify the contribution of each variable to the predicted risk of a specific application.
Chapitres de livres sur le sujet "XGBOOST PREDICTION MODEL"
Zhong, Weijian, Xiaoqin Lian, Chao Gao, Xiang Chen et Hongzhou Tan. « PM2.5 Concentration Prediction Based on mRMR-XGBoost Model ». Dans Machine Learning and Intelligent Communications, 327–36. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-04409-0_30.
Texte intégralYu, Sun, Liwei Tian, Yijun Liu et Yuankai Guo. « LSTM-XGBoost Application of the Model to the Prediction of Stock Price ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 86–98. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-78609-0_8.
Texte intégralRatre, Sushila, et Jyotsna Jayaraj. « Sales Prediction Using ARIMA, Facebook’s Prophet and XGBoost Model of Machine Learning ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 101–11. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-5868-7_9.
Texte intégralSanchez-Atuncar, Giancarlo, Victor Manuel Cabrejos-Yalán et Yesenia del Rosario Vasquez-Valencia. « Machine Learning Model Optimization for Energy Efficiency Prediction in Buildings Using XGBoost ». Dans Lecture Notes in Networks and Systems, 309–15. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-33258-6_29.
Texte intégralPradeep, S., M. Kishore, G. Oviya, S. Poorani et R. Anitha. « XGBoost-Based Prediction and Evaluation Model for Enchanting Subscribers in Industrial Sector ». Dans Proceedings of Fourth International Conference on Computing, Communications, and Cyber-Security, 283–95. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-1479-1_22.
Texte intégralUttam, Atul Kumar. « Urinary System Diseases Prediction Using Supervised Machine Learning-Based Model : XGBoost and Random Forest ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 179–85. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-8542-2_14.
Texte intégralHojaji, Fazilat, Adam J. Toth et Mark J. Campbell. « A Machine Learning Approach for Modeling and Analyzing of Driver Performance in Simulated Racing ». Dans Communications in Computer and Information Science, 95–105. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-26438-2_8.
Texte intégralTahsin, Labeba, et Shaily Roy. « Prediction of COVID-19 Severity Level Using XGBoost Algorithm : A Machine Learning Approach Based on SIR Epidemiological Model ». Dans Intelligent Systems and Sustainable Computing, 69–78. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0011-2_7.
Texte intégralDong, W., Y. Huang, B. Lehane et G. Ma. « An Intelligent Multi-objective Design Optimization Method for Nanographite-Based Electrically Conductive Cementitious Composites ». Dans Lecture Notes in Civil Engineering, 339–46. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-3330-3_35.
Texte intégralDierckx, Thomas, Jesse Davis et Wim Schoutens. « Quantifying News Narratives to Predict Movements in Market Risk ». Dans Data Science for Economics and Finance, 265–85. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-66891-4_12.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "XGBOOST PREDICTION MODEL"
Siyuan, Liu, Liu Jingyuan, Gu Hangping et Ren Minhua. « Sleep staging prediction model based on XGBoost ». Dans 2021 International Conference on Electronic Information Engineering and Computer Science (EIECS). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/eiecs53707.2021.9587974.
Texte intégralAl-Mudhafar, Watheq J., et David A. Wood. « Tree-Based Ensemble Algorithms for Lithofacies Classification and Permeability Prediction in Heterogeneous Carbonate Reservoirs ». Dans Offshore Technology Conference. OTC, 2022. http://dx.doi.org/10.4043/31780-ms.
Texte intégralAl-Mudhafar, Watheq J., et David A. Wood. « Tree-Based Ensemble Algorithms for Lithofacies Classification and Permeability Prediction in Heterogeneous Carbonate Reservoirs ». Dans Offshore Technology Conference. OTC, 2022. http://dx.doi.org/10.4043/31780-ms.
Texte intégralMa, Tao, Yusen Zhang, Xiangxin Nie, Xinchao Zhao et Yexing Li. « An XGBoost-based Electric Vehicle Battery Consumption Prediction Model ». Dans 2021 IEEE International Conference on Power, Intelligent Computing and Systems (ICPICS). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icpics52425.2021.9524291.
Texte intégralQiongyu, Shi. « Prediction of O2O Coupon Usage Based on XGBoost Model ». Dans ICEME '20 : 2020 The 11th International Conference on E-business, Management and Economics. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3414752.3414775.
Texte intégralWang, Yiying, Zhe Yan et Lidong Xing. « A Movie Score Prediction Model Based on XGBoost Algorithm ». Dans 2021 International Conference on Culture-oriented Science & Technology (ICCST). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccst53801.2021.00108.
Texte intégralDuan, Ran, You Li, Baohua Qiang et Laixin Zhou. « A Feature Selection-Based XGBoost Model for Fault Prediction ». Dans 2021 17th International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cis54983.2021.00056.
Texte intégralZhang, Zhixin, Gaofeng Xu, Hongting Wang et Kaibo Zhou. « Anode Effect prediction based on Expectation Maximization and XGBoost model ». Dans 2018 IEEE 7th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ddcls.2018.8516046.
Texte intégralGupta, Aashish, Shilpa Sharma, Shubham Goyal et Mamoon Rashid. « Novel XGBoost Tuned Machine Learning Model for Software Bug Prediction ». Dans 2020 International Conference on Intelligent Engineering and Management (ICIEM). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iciem48762.2020.9160152.
Texte intégralTang, Qi, Guoen Xia, Xianquan Zhang et Feng Long. « A Customer Churn Prediction Model Based on XGBoost and MLP ». Dans 2020 International Conference on Computer Engineering and Application (ICCEA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iccea50009.2020.00133.
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