10.3969/j.issn.1000-386x.2022.05.015
基于PCA-XGBoost联合算法的盗窃犯罪预测模型
结合大量犯罪数据特征和行为特征,提出一种PCA-XGBoost联合预测模型.采用PCA算法提取数据集的主要特征;应用XGBoost算法提升预测优化和泛化能力,并通过三种检验方法进行准确率检验.此外,经与XGBoost、CART、RF、NB和LR等分类算法模型的预测结果进行对比,表明PCA-XGBoost联合预测模型对盗窃犯罪数量的预测准确度明显高于其他预测模型,具有较高的应用价值.
PCA-XGBoost算法、盗窃犯罪预测、预测模型对比分析
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TP3(计算技术、计算机技术)
教育部国家留学基金201700930006
2022-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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