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本发明提供了一种基于XGBoost模型的森林火灾风险预测算法，涉及森林火灾预警技术领域；该算法包括算法模型建立的步骤和基于XGBoost的核心算法步骤；所述算法模型建立的步骤包括：S101、XGBoost在目标函数中显示的加上了正则化项；S102、使用LossFunction对f(x)的一阶导数计算出伪残差用于学习生成fm(x)；所述基于XGBoost的核心算法步骤包括：S201、通过不断地向XGBoost中添加决策树，以拟合上一次预测的残差；S202、当训练完成得到k棵决策树，预测一个样本的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116611012 A
(43)申请公布日 2023.08.18
(21)申请号 202310566771.6 G06F 18/214 (2023.01)
(22)申请日 2023.05
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