一种基于XGBoost模型的餐饮场所区域火灾风险预测方法及系统

本发明提供了一种基于XGBoost算法的餐饮场所区域火灾风险预测方法及系统，该方法：根据餐饮场所实际情况，从“人‑机‑环‑管”四个方面构建餐饮场所区域火灾风险预测指标体系；搜集餐饮场所历史火灾事故，统计每月区域餐饮场所火灾事故发生数量，与火灾风险预测指标融合，形成初始数据集；采用标准化处理方法对所述初始数据集进行标准化处理，采用递归特征消除法筛选所述火灾风险预测指标，明确关键指标，形成XGBoost模型输入数据集，对XGBoost模型进行训练和调参，构建餐饮场所区域火灾风险预测XGBoost模型，并从低到高用“低风险”、“一般风险”、“中等风险”和“高风险”四个等级对所述XGBoost模型的结果进行风险等级划分，建立餐饮场所区域火灾风险预测方法，预测全国各城市餐饮场所区域火灾发生的风险。该方法能够迅速、准确预测餐饮场所区域火灾发生概率，明确火灾发生的风险等级，为消防管理提供参考。