CN116883057A - 一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统，适用于针对不同电力客户的服务渠道偏好从而指定更有针对性的引流策略。首先，我们收集包含性别，年龄，地区，缴费频次，缴费渠道等数据的电力客户信息。然后，我们使用XGBoost模型来预测电力客户的服务渠道偏好。XGBoost是一种基于梯度提升的决策树模型，具有强大的分类性能，能够处理各种类型的数据，并且具有处理缺失值和异常值的能力。然后，我们通过对模型进行训练和验证，优化模型参数，提高预测的准确率。最后，我们使用该模型来预测新的电力客户的服务渠道偏好，以指定更有针对性的引流策略。通过这种方法，本发明能够有效地预测电力客户对不同营销渠道的偏好，并且在预测精度上有显著的提高。
Description
技术领域
本发明属于人工智能用户偏好预测领域，尤其是一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统。
背景技术
电力能源是国民经济发展中最重要的基础能源，作为关系国计民生的基础，它是世界各国优先发展重点。小到居民生活，大到国防工业建设，各行各业的正常运转都离不开电力资源的支持。国家电网公司作为一个负责电力生产、电力供应和电力售后等服务的角色，在维持社会正常运行的层面上发挥了极为重要的作用。为了使电力市场平稳有序，在我国已经形成了一种市场化的电力营销方式，用户根据自己的需求和实际使用情况来选择购买电力资源。在这种情况下，用户很少会关注电网公司的电力资源是否充足，而是会把更多的精力放在电力价格、缴费频次、缴费周期等关乎切身实际的问题上。因此电力公司除了要保证电力供应稳定以外，还要着重于服务好用户，根据用户的需求和问题不断完善服务过程，以此来提高用户的满意度和公司的经营效益。
近年来随着经济建设快速发展，电力体制改革也在不断推进，售电端市场化竞争给电力营销服务理念、服务内容以及服务渠道都带来了巨大的变化。目前许多电网公司都已经有了网上营业厅、微信公众号、第三方平台代收电费等营销服务渠道40多个，从而形成了线上渠道、线下渠道和社会实体渠道并存的多元化营销服务体系。为支撑电费的缴纳、业务的办理以及信息查询和告知等基础客户服务提供了有力的保障。但是目前虽然许多公司的电力营销服务渠道很多，但是相对分散和独立，各种渠道的服务定位也不明晰、服务体验不一致、水平参差不齐，每年在人力资源和系统运维等多方面都要投入很多的运营费用，实际产生的服务效能却无法量化，会造成一定的资源浪费。因此要在传统的销售电力产品和服务的基础上，提供更加精准、多元化的线上服务内容，将传统渠道和新兴多元的渠道进行统一布局，实现渠道资源的最大化利用，留住老客户，吸收新客户，有效地提升电力市化竞争优势地位，对推进电力营销服务渠道数字化转型具有重大的意义。
在电力市场中，为了提供更加精准、多元化的服务，并实现渠道资源的最大化利用，很多电力公司已经开始使用数据分析和机器学习技术。其中，分类算法是最常用的一种，它可以帮助我们理解和预测用户的行为。然而，现有的分类算法，如线性回归、决策树和支持向量机等，虽然在某些情况下能够提供不错的结果，但是它们往往受限于数据的质量和数量，需要大量的数据预处理工作，如缺失值填充和异常值处理等，而且对于非线性和高维度的数据，其表现往往不尽人意。
在这种背景下，XGBoost作为一种基于梯度提升的决策树算法，显示出了显著的优越性。首先，XGBoost具有强大的分类能力，不仅可以处理二分类和多分类问题，还可以处理回归问题。其次，XGBoost能够自动处理缺失值和异常值，大大简化了数据预处理工作。此外，XGBoost还具有优秀的扩展性，可以处理大规模的数据，并且支持并行计算，可以显著提高计算效率。
发明内容
为了克服目前技术的缺陷与不足，本发明提出了一种基于XGBoost的电力客户营销渠道偏好预测系统，它不仅继承了XGBoost的优点，还针对电力市场的特点，进行了特定的优化和改进，以实现更高的预测精度和更好的用户体验。通过这种方法，电力公司可以有效地预测和理解电力客户的服务渠道偏好，从而提供更加精准、多元化的服务，实现渠道资源的最大化利用，提升电力市场竞争优势。本发明能准确定位目标客户的销售渠道偏好，面向不同客户类型制定差异化的引流策略，对目标客户实施精准营销，并针对实地试验的结果对引流成效进行评价。
本发明所采用的技术方案如下：一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统，
首先，我们对输入的数据进行预处理：
性别：这是一个二分类特征，我们可以使用二元编码。具体来说，如果性别为男，我们将其编码为1；如果性别为女，我们将其编码为0。这样我们就把性别这个分类变量转换成了可以直接输入到模型中的数值变量。
年龄：这是一个连续的数值特征，我们可以直接使用。
地区：这是一个分类特征，我们可以使用one-hot编码来处理。具体来说，我们将每个地区都看作是一个新的特征，如果某个用户来自这个地区，那么这个特征的值为1，否则为0。这样，我们就把地区这个多分类变量转换成了多个二分类变量。
缴费频次：首先，我们需要从这个特征中提取出频次的数值部分。然后，我们可以直接使用这个数值作为新的特征。
缴费渠道：这是一个分类特征，我们可以使用one-hot编码来处理。具体的处理方法和地区类似。
然后，我们将处理后的所有特征合并成一个新的数据集，用于输入到XGBoost模型中。
XGBoost是一个基于梯度提升的决策树模型，具有以下特性：
1.基于梯度提升：XGBoost使用了梯度提升算法，它是一种集成学习方法，通过结合多个弱预测模型来构建一个强预测模型。在XGBoost中，这些弱预测模型是决策树。
2.优化目标函数：XGBoost的目标函数包括两部分，一部分是损失函数，用于度量模型的预测值与真实值之间的误差；另一部分是正则化项，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。XGBoost的目标函数为：
其中，是损失函数，度量真实值yi和预测值/>之间的误差；Ω(fk)是正则化项，度量模型fk的复杂度；Θ是模型参数。
使用平方损失函数作为损失函数，即
正则化项可以写成以下形式：
其中，T是树fk的叶子节点数，w是树fk的叶子节点权重，γ和λ是正则化参数
在训练过程中，需要最小化目标函数，即找到参数Θ使得Obj(Θ)最小。我们可以使用梯度下降法来求解这个问题。在每一步，我们计算目标函数的梯度和二阶导数，然后更新参数：
其中，η是学习率。
3.树的剪枝：
在决策树算法中，剪枝是一种防止过拟合的常用策略。剪枝可以降低树的复杂度，防止模型在训练数据上过度拟合，从而提高模型在新数据上的预测性能。XGBoost中使用了两种剪枝策略：预剪枝和后剪枝。
预剪枝是在构建决策树时，提前停止树的生长。具体来说，当一个节点的样本数小于预设的阈值，或者节点的增益小于预设的阈值时，我们就停止这个节点的分裂，使其成为叶子节点。这种方法可以避免模型在训练数据上过度拟合，但可能会导致模型在训练数据上欠拟合。
后剪枝是在构建完决策树后，删除树的一些分支。具体来说，我们从树的叶子节点开始，逐步向上检查每个节点。如果删除一个节点的子节点(将这个节点变成叶子节点)可以使模型的性能提高或不变，我们就删除这个节点的子节点。这种方法可以降低模型的复杂度，但可能会导致模型在训练数据上过度拟合。
在XGBoost算法中，预剪枝主要是通过控制树的最大深度和最小子节点权重等参数实现的，而后剪枝则是通过计算每个子节点分裂所带来的增益来进行。在XGBoost算法中，一个节点分裂所带来的增益计算公式为：
其中,GL和HL是左子节点的一阶和二阶梯度统计量，GR和HR是右子节点的一阶和二阶梯度统计量，λ和γ是正则化参数。如果一个节点分裂所带来的增益小于0，那么就不会进行分裂，相当于对树进行了剪枝。这种方法结合了预剪枝和后剪枝的思想，可以有效地控制树的复杂度，防止过拟合。
4.处理缺失值：XGBoost可以自动处理缺失值，无需进行复杂的预处理。
5.并行计算：XGBoost支持并行计算，可以显著提高计算效率。
使用XGBoost模型进行训练。在训练过程中，我们需要调整模型的参数以提高预测的准确度。具体来说，我们可以通过交叉验证和网格搜索等方法来进行参数调优。交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分成若干份，然后将其中的一份作为测试集，其他的作为训练集，通过多次的这样的操作，我们可以得到模型在不同训练集和测试集上的性能，从而更准确地评估模型的性能。网格搜索是一种参数优化方法，它会遍历所有的参数组合，然后选择出使模型性能最好的参数组合。
在训练好XGBoost模型后，我们就可以使用它来预测新的电力客户的服务渠道偏好了。我们将新客户的特征数据输入到模型中，模型会输出这个新客户的服务渠道偏好，以指定更有针对性的引流策略。
本发明的有益效果：
1.针对不同电力客户的渠道偏好，本发明采用XGBoost，这是一种基于梯度提升决策树的模型，对不同渠道的用电客户数据进行分类预测。相比于其他的预测系统，XGBoost具有处理各种类型的数据，包括分类特征和连续特征，并且可以自动处理缺失值和异常值，从而避免了复杂的数据预处理工作。此外，XGBoost的模型训练和预测效率极高，支持并行计算，使得系统设计以及实现方式显得特别的简单实用。
2.由于系统原因，常常会出现数据缺失和异常的现象。本模型采用XGBoost的内置方法对数据进行处理，该方法能正确并高效地处理部分数据缺失、数据误差、损坏等问题，恢复并利用不完整的、带有损毁的数据，适用性更强。
3.本发明使用了XGBoost，作为一种基于梯度提升的决策树模型，它继承了决策树模型的优点，能够自动选择特征并进行特征组合，对于非线性和高维度的数据，具有优秀的处理能力。相对于线性模型和基于距离的模型，XGBoost的非线性和模型复杂度是其一大优势。作为非线性模型，XGBoost可作为复杂的非线性单元用于构造更大型深度模型。
4.传统的决策树模型采用串行计算，在并行处理上存在劣势，这种方式在遇到时间跨度大，网络层数多的情况下，计算量巨大，执行效率低下。本发明采用基于XGBoost的并行计算策略，通过并行生成树的结构和并行计算节点的分裂增益，使得模型训练速度快，获取新数据后，更新模型方便。
附图说明
图1是本方法中整体框架流程示意图；
图2是本方法中获取全渠道客户数据示意图；
图3是本方法中是电力缴费工单部分数据示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：构建一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统，包括数据获取模块、数据预处理模块、模型训练、模型预测模块、模型优化模块、模型评估模块。
数据获取。获取电力客户数据，包括客户性别、年龄、所处地区、缴费渠道、缴费频次、等缴费工单数据；
数据预处理。对获取的数据进行预处理。对性别这样一个二分类特征进行二元编码，如将男性编码为1，将女性编码为0，从而实现分类变量的转换；对年龄这样的连续的数值特征直接用浮点数类型来表示；对于地区这样的多分类特征，使用one-hot的编码方式将分类变量表示为二进制向量形式；本发明从“缴费频次”特征中提取频次的数值部分并将其作为新的特征；对于“缴费渠道”这样的多分类特征同样使用one-hot进行编码处理。
模型训练。使用XGBoost库构建模型，选择适当的模型超参数。将数据集划分为训练集和测试集，采用70％的数据作为训练集，剩余的数据作为测试集。利用训练集进行模型训练，并通过交叉验证等方法对模型进行调优。
模型预测。XGBoost算法在多分类预测问题中使用了平方损失函数作为损失函数，来进行模型训练和预测。其预测问题可以表示为
P(y＝i|x)＝exp(fi(x))/Σj＝1Kexp(fj(x))
其中，P(y＝i|x)表示给定输入样本x，模型预测其为类别i的概率，f_i(x)表示模型对于类别i的预测值，K表示类别的数量。
XGBoost通过梯度提升的方式，逐步训练多个决策树模型，并通过平方损失函数来拟合训练数据。XGBoost的平方损失函数度量真实值yi和预测值之间的误差可以表示为：
XGBoost优化目标可以表示为：
Ω(fk)是正则化项，度量模型fk的复杂度；Θ是模型参数。其中正则化项可以写成以下形式：
其中，T是树fk的叶子节点数，w是树fk的叶子节点权重，γ和λ是正则化参数。
在每一轮迭代中，XGBoost计算当前模型对于每个类别的预测值，并通过平方损失函数将这些值转化为概率。然后，它通过梯度下降的方式优化平方损失损失函数，以更新模型的参数，包括决策树的结构和叶子节点的权重。最终，通过将所有决策树的预测概率值进行归一化得到最终的多分类预测结果。
模型优化。XGBoost在梯度提升树的基础上进行了一系列的优化，包括正则化、剪枝、优化损失函数等，以提高模型的性能和泛化能力。在决策树算法中，剪枝是一种防止过拟合的常用策略。剪枝可以降低树的复杂度，防止模型在训练数据上过度拟合，从而提高模型在新数据上的预测性能。XGBoost中使用了两种剪枝策略：预剪枝和后剪枝。在XGBoost算法中，预剪枝主要是通过控制树的最大深度和最小子节点权重等参数实现的，而后剪枝则是通过计算每个子节点分裂所带来的增益来进行。
模型评估。本发明实例使用测试集评估模型的性能，准确率、精确率、召回率、F1-score等指标评估模型的表现。对于电力客户偏好预测任务，使用交叉验证或留出法进行模型评估。
本发明最后的预测结果，可以对用电客户营销渠道偏好情况有清晰的预知，从而对各个渠道内客户偏好制定针对性的引流策略。
实施例2：本发明所提出的一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系方法，包括如下步骤：
S1，对获取到的各渠道内电力客户属性数据，首先进行预处理，包括提取特征值、对数据进行二元编码、对多分类数据使用one-hot编码等；然后将处理后的所有特征合并成得到特征矩阵X，电力缴费偏好的类别构建标签向量y，用于输入到XGBoost模型中；
S2，使用XGBoost算法，实现对电力客户营销渠道偏好预测；
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一种集成学习算法，通过梯度提升树(Gradient BoostingTree)的方式来解决分类问题。本发明在模型训练阶段首先设置XGBoost模型的超参数，使用训练集的特征矩阵X和标签向量y，训练XGBoost模型。在每轮迭代中，XGBoost根据当前模型的预测结果计算损失函数，并优化模型的参数。其中，梯度提升是一种集成学习方法，通过逐步训练多个弱学习器(一般为决策树)来构建强大的预测模型。
S2.1，针对梯度提升树算法的优化：XGBoost在梯度提升树的基础上进行了一系列的优化，包括正则化、剪枝等，以提高模型的性能和泛化能力。
S2.2，损失函数的优化：XGBoost使用了一阶和二阶导数信息来优化损失函数，以更准确地拟合数据和快速收敛。
S2.3，对缺失值的处理：XGBoost能够自动处理缺失值，无需手动进行处理。
S2.4，对缺失值的处理：XGBoost能够自动处理缺失值，无需手动进行处理。
S3，优化XGBoost算法，使其具有更优的分类效果和效率。
S3.1在决策树算法中，剪枝是一种防止过拟合的常用策略。剪枝可以降低树的复杂度，防止模型在训练数据上过度拟合，从而提高模型在新数据上的预测性能。XGBoost中使用了两种剪枝策略：预剪枝和后剪枝。在XGBoost算法中，预剪枝主要是通过控制树的最大深度和最小子节点权重等参数实现的，而后剪枝则是通过计算每个子节点分裂所带来的增益来进行。
(1)对于每个叶子节点，计算其所包含样本的损失函数值。对于本发明中的分类问题，叶子结点的损失函数计算公式为：
其中，Gj是叶子节点j的一阶梯度之和，Hj是叶子节点j的二阶梯度之和，λ是正则化项的权重，γ是分类问题中的正则化参数。
(2)内部节点i的损失函数计算公式为：
其中，Gi是内部节点i的一阶梯度之和，Hi是内部节点i的二阶梯度之和，GL和GR是左右子节点的一阶梯度之和，HL和HR是左右子节点的二阶梯度之和，λ和γ同样是正则化项和分类问题中的正则化参数。
通过计算损失函数值，可以比较剪枝前后的效果，确定是否进行剪枝操作。剪枝操作会减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力，并防止过拟合。
S3.2加入正则化项。
XGBoost的目标函数包括两部分，一部分是损失函数，用于度量模型的预测值与真实值之间的误差；另一部分是正则化项，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。XGBoost的目标函数为：
其中，是损失函数，Ω(fk)是正则化项，度量模型fk的复杂度；Θ是模型参数。其中正则化项可以写成以下形式：
其中，T是树fk的叶子节点数，w是树fk的叶子节点权重，γ和λ是正则化参数。在训练过程中，需要最小化目标函数，即找到参数Θ使得Obj(Θ)最小。我们可以使用梯度下降法来求解这个问题。在每一步，我们计算目标函数的梯度和二阶导数，然后更新参数：
其中，η是学习率。
S4，预测输出。
XGBoost通过梯度提升树的方式进行预测，最终的预测结果可以由多个决策树的预测结果加权累加得到。对于电力客户偏好预测分类任务的最终结果，本发明使用交叉验证进行模型评估。
S4.1梯度提升树算法
梯度提升树(Gradient Boosting Tree)是一种集成学习算法，通过逐步训练多个弱学习器(一般为决策树)，以减小预测误差并构建强大的预测模型。下面是梯度提升树算法的详细步骤和相应的公式解释：
S4.1.1迭代训练：对于每轮迭代m＝1toM，其中M是迭代轮数，构建一个新的弱学习器(决策树)并进行训练。
(1)计算负梯度：
对于第m轮迭代，计算负梯度(残差)的估计值。
(2)拟合弱学习器：
使用训练集和负梯度，拟合一个新的弱学习器hm(x)。
(3)更新模型：
更新模型的预测值：fm(x)＝fm-1(x)+η*hm(x)，其中η是学习率(或步长)，控制每个弱学习器的贡献程度。
(4)最终模型：通过计算以下公式得到最终的模型
F(x)＝f0(x)+η*h1(x)+η*h2(x)+...+η*hM(x)
S4.2交叉验证法
本发明使用K折交叉验证将N个原始样本数据集划分为K个相等大小的子集，其中K-1个子集作为训练集，剩余的1个子集作为验证集。对于每个子集，依次将其作为验证集，其余子集作为训练集，进行模型训练和性能评估。
(1)划分训练集与验证集：第k个子集作为验证集，记为D_k。除第k个子集之外的所有子集合并为一个训练集，记为D_train。
(2)模型训练和评估：使用D_train作为训练数据，训练分类模型并利用训练好的模型对D_k进行预测，得到预测结果。本发明准确率、精确率、召回率对预测结果进行评估，得到模型在当前折的性能指标。
对于K折交叉验证，将K次验证得到的性能指标进行平均，得到最终的模型性能评估指标。
上述分析说明，本发明所提出的一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测方法，解决了对不同电力客户渠道偏好了解不清晰的问题，实现不同渠道电力用户偏好的有效识别与预测，具有运算效率高，预测精度高强，能充分捕捉电力用户属性特征等优点，大大提高了不同渠道分类的准确性，具有一定的参考价值和实际经济效益。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统，其特征在于，所述系统包括数据获取模块、数据预处理模块、模型训练、模型预测模块、模型优化模块以及模型评估模块；
数据获取模块：获取电力客户数据，包括客户性别、年龄、所处地区、缴费渠道、缴费频次、等缴费工单数据；
数据预处理模块：对获取的数据进行预处理，对性别这样一个二分类特征进行二元编码，
模型训练：使用XGBoost库构建模型，选择适当的模型超参数，将数据集划分为训练集和测试集，采用70％的数据作为训练集，剩余的数据作为测试集，利用训练集进行模型训练，并通过交叉验证等方法对模型进行调优；
模型预测模块：XGBoost算法在多分类预测问题中使用了平方损失函数作为损失函数，来进行模型训练和预测；
模型优化模块：XGBoost在梯度提升树的基础上进行了一系列的优化，包括正则化、剪枝、优化损失函数，以提高模型的性能和泛化能力，在决策树算法中，剪枝是一种防止过拟合的常用策略；剪枝降低树的复杂度，XGBoost中使用了两种剪枝策略：预剪枝和后剪枝，在XGBoost算法中，预剪枝主要是通过控制树的最大深度和最小子节点权重参数实现的，而后剪枝则是通过计算每个子节点分裂所带来的增益来进行；
模型评估模块：使用测试集评估模型的性能，准确率、精确率、召回率、F1-score指标评估模型的表现，对于电力客户偏好预测任务，使用交叉验证或留出法进行模型评估。
2.基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测方法，其特征在于，采用权利要求1中所述的基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统,其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1，对获取到的各渠道内电力客户属性数据，首先进行预处理，包括提取特征值、对数据进行二元编码、对多分类数据使用one-hot编码；然后将处理后的所有特征合并成得到特征矩阵X，电力缴费偏好的类别构建标签向量y，用于输入到XGBoost模型中；
S2，使用XGBoost算法，实现对电力客户营销渠道偏好预测；
S3，优化XGBoost算法，使其具有更优的分类效果和效率；
S4，预测输出。
3.根据权利要求2所述的基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测方法，其特征在于，
S2，使用XGBoost算法，实现对电力客户营销渠道偏好预测，具体如下：
S2.1，针对梯度提升树算法的优化：XGBoost在梯度提升树的基础上进行了一系列的优化，包括正则化、剪枝，以提高模型的性能和泛化能力；
S2.2，损失函数的优化：XGBoost使用了一阶和二阶导数信息来优化损失函数，以更准确地拟合数据和快速收敛；
S2.3，对缺失值的处理：XGBoost能够自动处理缺失值，无需手动进行处理；
S2.4，对缺失值的处理：XGBoost能够自动处理缺失值，无需手动进行处理。
4.根据权利要求2所述的基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测方法，其特征在于，S3，优化XGBoost算法，使其具有更优的分类效果和效率，具体如下：
S3.1在决策树算法中，XGBoost中使用了两种剪枝策略：预剪枝和后剪枝，在XGBoost算法中，预剪枝主要是通过控制树的最大深度和最小子节点权重等参数实现的，而后剪枝则是通过计算每个子节点分裂所带来的增益来进行，
(1)对于每个叶子节点，计算其所包含样本的损失函数值，对于分类问题，叶子结点的损失函数计算公式为：
其中，Gj是叶子节点j的一阶梯度之和，Hj是叶子节点j的二阶梯度之和，λ是正则化项的权重，γ是分类问题中的正则化参数；
(2)内部节点i的损失函数计算公式为：
其中，Gi是内部节点i的一阶梯度之和，Hi是内部节点i的二阶梯度之和，GL和GR是左右子节点的一阶梯度之和，HL和HR是左右子节点的二阶梯度之和，λ和γ同样是正则化项和分类问题中的正则化参数，
通过计算损失函数值，比较剪枝前后的效果，确定是否进行剪枝操作，剪枝操作会减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力，并防止过拟合，
S3.2加入正则化项，
XGBoost的目标函数包括两部分，一部分是损失函数，用于度量模型的预测值与真实值之间的误差；另一部分是正则化项，用于控制模型的复杂度，防止过拟合，XGBoost的目标函数为：
其中，是损失函数，Ω(fk)是正则化项，度量模型fk的复杂度；Θ是模型参数，其中正则化项可以写成以下形式：
其中，T是树fk的叶子节点数，w是树fk的叶子节点权重，γ和λ是正则化参数，在训练过程中，需要最小化目标函数，即找到参数Θ使得Obj(Θ)最小，使用梯度下降法来求解这个问题，在每一步，计算目标函数的梯度和二阶导数，然后更新参数：
其中，η是学习率。
5.根据权利要求2所述的基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测方法，其特征在于，S4，预测输出，具体如下：
XGBoost通过梯度提升树的方式进行预测，最终的预测结果由多个决策树的预测结果加权累加得到，对于电力客户偏好预测分类任务的最终结果，使用交叉验证进行模型评估，
S4.1梯度提升树算法
梯度提升树(Gradient Boosting Tree)是一种集成学习算法，通过逐步训练多个弱学习器，以减小预测误差并构建强大的预测模型，梯度提升树算法的详细步骤和相应的公式解释：
S4.1.1迭代训练：对于每轮迭代m＝1 to M，其中M是迭代轮数，构建一个新的弱学习器(决策树)并进行训练，
(1)计算负梯度：
对于第m轮迭代，计算负梯度(残差)的估计值，
(2)拟合弱学习器：
使用训练集和负梯度，拟合一个新的弱学习器hm(x)，
(3)更新模型：
更新模型的预测值：fm(x)＝fm-1(x)+η*hm(x)，其中η是学习率(或步长)，控制每个弱学习器的贡献程度，
(4)最终模型：通过计算以下公式得到最终的模型
F(x)＝f0(x)+η*h1(x)+η*h2(x)+...+η*hM(x)
S4.2交叉验证法，
使用K折交叉验证将N个原始样本数据集划分为K个相等大小的子集，其中K-1个子集作为训练集，剩余的1个子集作为验证集，对于每个子集，依次将其作为验证集，其余子集作为训练集，进行模型训练和性能评估，
(1)划分训练集与验证集：第k个子集作为验证集，记为D_k，除第k个子集之外的所有子集合并为一个训练集，记为D_train，
(2)模型训练和评估：使用D_train作为训练数据，训练分类模型并利用训练好的模型对D_k进行预测，得到预测结果，准确率、精确率、召回率对预测结果进行评估，得到模型在当前折的性能指标；
对于K折交叉验证，将K次验证得到的性能指标进行平均，得到最终的模型性能评估指标。
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|---|---|---|---|---|
| CN118008110A (zh) * | 2024-04-08 | 2024-05-10 | 江苏省金鑫安防设备有限公司 | 一种气密钢质防火门及其智能监控方法 |
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- 2023-07-21 CN CN202310906926.6A patent/CN116883057A/zh active Pending
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