为了能够对航班取消事件进行精准预测,提出了以XGBoost算法为分类器的分类模型。首先对原始数据集进行探索及清理;然后基于XGBoost分类器进行建模,采用网格搜索的方法对模型的主要参数进行寻优;最后以K近邻、支持向量机和随机森林为基准模型进行性能对比。实验结果表明XGBoost分类器的性能优于基准模型,F1-Score值为0.969 5。模型性能达到预期精度,可以为空管、航空公司和旅客等提供决策依据。
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