《表4 Ⅱ型噪声下不同模型的对比结果》

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《计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法》

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2种噪声的测试结果分别如表3和表4所示。由表3可知，实际系统上的DSI为4，而即便K为±4%时，MTSR仅下降0.88%，这得益于Light GBM应用的直方图算法和leaf-wise策略。直方图算法对数据进行离散化，leaf-wise策略控制模型复杂度，二者结合使得Light GBM具有良好的抗噪性。在Ⅰ型噪声下，所提方法的评估性能随着噪声水平的增加仅有小幅度下降。在Ⅱ型噪声下，由于其随机性及小概率加入，该方法的评估性能比较稳健。整体而言，所提方法在2类噪声下的抗噪性均优于对比方法。