基于KRX模型集成算法  

Ensemble algorithm based on KRX model

作　　者：李佳晋 王国春[1] 李万龙[1] 王洋 潘一文 LI Jiajin;WANG Guochun;LI Wanlong;WANG Yang;PAN Yiwen(School of Computer Science&Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130102,China)

机构地区：[1]长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130102

出　　处：《长春工业大学学报》2023年第2期177-182,共6页Journal of Changchun University of Technology

基　　金：吉林省教育厅项目(JJKH20210750KJ)。

摘　　要：KRX模型将改进KNN算法、随机森林算法及XGBooost算法作为基模型,KNN算法通过其相邻样本的距离进行权值分配,提高了分类的准确性。对两个标签的准确率达到81%和88%。KRX model applies improved KNN,random forest and XGBooost algorithms,in which the improved KNN allots weight according to the distance between the neighbored samples to increase the classification accuracy.The accuracy is 81%and 88%respectively for two chosenlabels.

关 键 词：KNN RF XGBoost 集成算法 

分 类 号：F830[经济管理—金融学] TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]