系外行星的宜居性是近年來(lái)探索宇宙的一個(gè)熱點(diǎn)研究課題,機(jī)器學(xué)習(xí)為系外行星宜居性分類提供了一種可行的手段。然而,現(xiàn)有的宜居性分類效果面臨嚴(yán)重不足與局限。為此,給出一種基于梯度提升回歸樹(shù)的系外行星宜居性分類預(yù)測(cè)方法。首先,使用梯度提升回歸樹(shù)算法對(duì)系外潛在宜居行星與非宜居行星的相關(guān)物理學(xué)與天文學(xué)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練;然后,利用訓(xùn)練好的模型對(duì)相關(guān)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新方法在測(cè)試集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)100%。

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【文章目錄】：
1 引言
2 基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 梯度提升回歸樹(shù)算法與Graph Lab
    2.2 系外行星的宜居性
3 新方法
4 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br>    4.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
    4.3 實(shí)驗(yàn)步驟
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析討論
5 相關(guān)工作比較



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