《表1 模型参数：一种基于半监督学习的多维条件下电能表误差插值方法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种基于半监督学习的多维条件下电能表误差插值方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

计算前，设定模型参数，包括Stacking融合方法的参数K，随机森林的参数ntree、max＿feature和max＿depth，为了更好观察半监督学习收敛限值α的变化情况，实际计算中可以直接设定迭代次数。参数设定如表1所示。在计算参数的过程中，模型预测结果的评价指标采用平均绝对误差MSE，在误差预测中，MSE越小，模型预测效果越好。k折交叉验证使用10折交叉验证。