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本发明公开了一种基于样本邻近包络投影的双层XGBoost集成学习方法。该方法通过利用样本近邻包络化机制来获取邻近包络样本，对每一个原始样本都构建一个样本包络，利用样本包络转置投影机制来挖掘样本间的近邻关系，并将其转化为新样本—邻近包络样本；然后，合并该包络样本和原样本构建数据‑信息双层包络样本分级空间；接着，通过该分级空间分别训练两个XGBoost分类器；最后，对各分类器结果进行决策融合。本发明的方法能够有效地挖掘出样本间的结构信息并生成高质量的包络样本，并有效地提升模型的分类性能。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118094361A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410064797.5
(22)申请日2024.01.17
(71)申请人重庆大学
地址400044
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