xgboost算法

金融界2023年11月29日消息，据国家知识产权局公告，中海油能源发展股份有限公司申请一项名为“基于Xgboost算法的储层优势渗流通道预测方法“，公开号CN117131971A，申请日期为2023年6月。

专利摘要显示，本发明提供一种基于Xgboost算法的储层优势渗流通道预测方法，综合应用测井、地质、地震、动态等多类数据，将模糊数学综合评价运用到单井优势通道解释中，将机器学习Xgboost算法融入到整体储层优势渗流通道预测中，利用该算法强大的智能、集成学习能力，拟合井上优势通道综合判别参数与地震数据间的关系，从而实现储层优势渗流通道的智能、高效预测。本发明的有益效果是通过将模糊数学综合评价运用到单井优势通道解释中，拟合井上优势通道与地震数据间的关系，从而实现储层优势渗流通道的智能、高效预测，方法快速有效，符合度和可靠度高，实用性和可操作性强，有效提高了优势渗流通道预测的精度和效率。

本文源自金融界

勾樊雯3843数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐算法的联系与差别? -
翟放孟17339219911 ______ 数据挖掘:使用一些技术、手段、算法挖掘、发掘数据之间的关系 数据的潜在联系等 机器学习:使用一些算法 例如svm xgboost knn 神经网络等 学习数据的特征与目标之间的关系等 深度学习:深度学习也可以说属于机器学习 只不过深度学习强调使用神经网络来完成机器学习完成的任务 而且强调神经网络的深度一般比较深 推荐算法:是上述三种技术的一种实际应用 来解决实际问题 类似的还有 NLP CV 指纹识别等

勾樊雯3843lightgbm具体有什么优势? -
翟放孟17339219911 ______ 优势如下:1)更快的训练速度和更高的效率:LightGBM使用基于直方图的算法.2)更低的内存占用:使用离散的箱子(bins)保存并替换连续值导致更少的内存占用.3)更高的准确率(相比于其他任何提升算法):它通过leaf-wise分裂方法产生比level-wise分裂方法更复杂的树,这就是实现更高准确率的主要因素.然而,它有时候或导致过拟合,但是我们可以通过设置|max-depth|参数来防止过拟合的发生.4)大数据处理能力:相比于XGBoost,由于它在训练时间上的缩减,它同样能够具有处理大数据的能力.5)支持并行学习.

勾樊雯3843布尔数据具体是做什么产品的? -
翟放孟17339219911 ______ 布尔数据是一家人工智能风控系统提供商,提供专业的风控建模服务,为银行、保险、第三方支付、电商平台等行业提供专业化智能风控解决方案.※ 聚焦垂直行业,通过联合建模、场景个性化服务,提供行业针对性解决方案.1.模型服务:基于逻辑回归算法自研具有行业标杆的评分卡模型,深耕于信用租赁、汽车金融、消费分期等场景,深度挖掘、融合、改进现有机器学习和深度学习算法在各个场景中的应用.2.联合建模:通过双方平台和机器学习Xgboost等结合,从用户网络行为偏好、身份特质、社交网络、消费习惯、履约能力等维度,基于AI技术等独立打造的风控模型.3.云平台:集产品、模型服务、模型部署、客户端管理等众多功能,还有数据分析、数据可视化等模块构成.