基于改進(jìn)XGBoost的5G潛客智能識別模型

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摘  要： 隨著5G基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善及中國廣電作為第四大運(yùn)營商的進(jìn)場，四大運(yùn)營商之間的競爭越來越激烈，對于5G潛在用戶的精準(zhǔn)識別問題成為了四大運(yùn)營商的公共問題。文中從某地市運(yùn)營商的實際數(shù)據(jù)出發(fā)，采用網(wǎng)格搜索方法對XGBoost模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，建立了5G潛客智能識別模型，并與邏輯回歸、KNN、決策樹、隨機(jī)森林、LightGBM、XGBoost等主流模型進(jìn)行了對比實驗。（剩余9480字）