基于EasyEnsemble和XGBoost算法的焊缝超声波检测结果预测模型

针对某船厂提出的降低不合格焊缝漏检率的需求，基于焊缝超声波检测历史数据，在筛选焊接质量关联参数并进行归一化、编码等特征工程处理的基础上，通过主成分分析提取有效特征作为模型输入，提出一种基于Easy Ensemble和XGBoost算法的焊缝超声波检测结果预测模型。该模型针对样本数据分布极度不均衡而导致负样本召回率低的问题，选取Easy Ensemble算法进行数据增强获得均衡训练样本集。试验证明，所提方法极大地提高了负样本召回率，降低了不合格焊缝的漏检率。