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针对传统的离职预测算法应用于现实中高维度小样本不平衡数据集时存在准确度低、易过拟合、鲁棒性差等问题,应用梯度增强集成分类器CatBoost算法,进行类别型特征处理,利用BOHB(Bayesian Optimization and Hyperband)寻找最优参数,结合交叉验证对模型分类性能进行评估,建立分类模型并对护士离职情况进行预测。该算法采用高维小样本不平衡特征的上海部分公立医院的护士离职数据集,并与XGBoost、随机森林、支持向量机进行对比。实验结果表明,该算法准确度高,鲁棒性强,能够有效地对护士离职进行预测。 相似文献
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文章针对化学农药的不合理使用导致农田土壤有机污染不断加重,特别是DDTs-PAHs复合污染成为当前影响农业经济可持续发展的关键问题,对不同微生物下DDTs-PAHs复合污染农田土壤修复效果进行了对比分析,可为农业土壤治理提供借鉴。 相似文献
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