《表2 XGBoost模型的超参数》
为了获取数据集中文本的丰富的特征参数,本文在CNN中使用单窗口、多卷积核对输入的数据集进行卷积操作,同时为了防止过拟合化,本文在CNN模型训练时使用了dropout机制并且在权重更新时加入了L2正则化限制,使用的参数如表1所示.在进行回归分析时,本文采用的是基于树的模型,同时为了防止过拟合化,在权重更新时采用L2正则化限制,同时在树的构造方面降低树的深度,使用的参数如表2所示.
图表编号 | XD00100737700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 韩涛、尹伟石、方明 |
绘制单位 | 长春理工大学理学院、长春理工大学理学院、长春理工大学计算机学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |