一种基于改进黑翅鸢算法与xgboost的灾害推文分类方法

本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于改进黑翅鸢算法与xgboost的灾害推文分类方法。本发明方法包括以下步骤：首先对已获得的推文数据进行系统性的预处理，包括清洗、分词、特征提取等步骤；接着通过改进的黑翅鸢算法优化特征选择，在降维的同时，使用优化后的特征子集对xgboost模型进行训练和测试；最后通过准确率、分类报告、ROC曲线和AUC值全面评估该模型的性能。本发明方法采用了结合组合混沌初始化和Levy飞行策略的黑翅鸢算法，降低了数据维度，增强了算法的全局搜索能力，加快了收敛速度，优化了特征选择过程。