摘要
全面评估和比较三种主流机器学习模型—随机森林(random forest,RF)、LightGBM(LGBM)与XGBoost在用户意图理解任务中的效能表现.针对当前用户意图识别精度尚存提升空间的问题,提出采用多样化的模型策略来优化预测效果.研究方法上,首先对数据集进行了细致的预处理,包括数据清洗、缺失值处理以及特征选择等步骤;接着,对每种模型实施了精细的参数调优,利用网格搜索和随机搜索策略寻找最优配置.研究内容涵盖了模型的训练、验证及测试全过程,获得模型在不同参数设置下的准确率、召回率及F1 分数等关键指标.实验结果表明,XGBoost在经过参数优化后,在用户意图理解任务上取得了最佳的整体性能,随机森林则展现出了良好的稳健性,而LGBM在训练速度上占据优势.
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