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文档简介

其安全稳定运行对于保证电力生产的可靠性和经济性具有重要意义。1.2梯度提升决策树在故障检测中的应用前景法具有重要意义，梯度提升决策树(GradientBo2.相关技术和理论基础障检测领域。本研究基于梯度提升决策树(Gradient梯度提升决策树(GradientBoostingDecision则化技术，如L1正则化(Lasso)和L2正则化(Ridge)。这两种正则化2.2机器学习与数据挖掘技术2.3信号处理与特征提取方法3.数据集描述与预处理练效果。我们采用了MinMaxScaler对数据集进行归一化处理，使得各个特征在0到1之间分布。我们会将7080的数据作为训练集，用于训练模型；剩余的2030的数3.1数据集来源与采集方式3.2数据集划分与特征选择4.1模型构建与参数设置4.2模型训练与验证4.3模型性能评估与分析我们计算了模型在测试集上的准确率、召回率和F1分数。准确调和平均值。通过对比不同阈值下的准确率、召回率和F1分数，我我们还对比了其他机器学习算法(如支持向量机、随机森林等)5.实验结果与讨论在训练集上，模型的准确率达到了90,这表明模型具有良好的分5.1实验环境与数据集介绍5.2实验结果展示与分析5.3结果讨论与应用前景展望6.1主要工作总结6.2研究不足与改进

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