基于CatBoost算法的收入预测任务书

 2021-12-31 19:53:31

全文总字数:1429字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1.前期知识储备:

首先深入学习并理解NIPS 2018年论文“CatBoost:unbiased boosting with categorical features”,理解CatBoost算法;其次,学习并掌握Python程序设计。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.设计并实现CatBoost算法,使用此算法训练模型,得到一个可用于收入预测的模型。应对模型进行详细的实验分析。

2.算法开发语言为Python。

3.算法的文档应能详细、准确地反映算法的设计思想。文档格式应尽可能规范,易读易懂,叙述问题准确。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)2020/1/13—2020/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;

(2)2020/3/1—2020/4/30:算法设计与实现、模型训练、模型测试与实验分析

(3)2020/5/1—2020/5/25:撰写及修改毕业论文;

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4. 主要参考文献

1.Prokhorenkova, Liudmila, Gleb Gusev, Aleksandr Vorobev, AnnaVeronika Dorogush, and Andrey Gulin. "CatBoost: unbiased boosting withcategorical features." InAdvancesin Neural Information Processing Systems, pp. 6638-6648. 2018.

2. 埃里克·马瑟斯(Eric Matthes)著,袁国忠译,Python编程 从入门到实践,人民邮电出版社,2016.7

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