基于PSO-XGBoost的露天矿山PPV预测模型研究

李振阳,张宝岗,熊信,杨承业,白玉奇

Research on PPV Prediction Model of Open-pit Mine Based on PSO-XGBoost

Zhenyang LI,Baogang ZHANG,Xin XIONG,Chengye YANG,Yuqi BAI

表1 XGBoost模型计算参数

Table 1 Calculation parameters for XGBoost model

参数 参数说明 n_estimator 该参数决定了模型的预测能力，其值越大则模型的学习及数据分析能力越强，预测、结果越精确，但参数过大将浪费计算资源 learning_rate 该参数决定了迭代的步长，参数过大将影响运行的准确率，过小则影响运行的速度 max_depth 该参数表示为树的最大深度，用来控制算法的过拟合，其值越大则模型的学习将更具体 gamma 该参数指定了决策树节点分裂所需的最小损失函数下降值，其值越大，算法越保守