党的二十大报告指出：“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”。学生是祖国的未来，如何培养出优秀的接班人是学校管理部门常思的一个问题，即如何激发每一个学生的学习潜能，为中华民族的伟大复兴贡献一份力量。

党的二十大报告指出：“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”。学生是祖国的未来，如何培养出优秀的接班人是学校管理部门常思的一个问题，即如何激发每一个学生的学习潜能，为中华民族的伟大复兴贡献一份力量。

党的二十大报告指出：“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”。学生是祖国的未来，如何培养出优秀的接班人是学校管理部门常思的一个问题，即如何激发每一个学生的学习潜能，为中华民族的伟大复兴贡献一份力量。

通过观察碎石图中的变化趋势，可以确定最佳的聚类数目K，使得各类别之间具有较大的差异，同时保持较小的类别内方差。总结起来，经验误差和泛化误差都是用来评估分类模型的性能，但经验误差评估模型在训练数据上的拟合程度，泛化误差评估模型对未知数据的预测能力。在每次迭代中，样本的权重会根据其被前一个弱分类器的分类效果来调整，错分的样本权重会增加，正确分类的样本权重会减少。训练误差最小时的测试误差不一定最小，即训

党的二十大报告指出：“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”。学生是祖国的未来，如何培养出优秀的接班人是学校管理部门常思的一个问题，即如何激发每一个学生的学习潜能，为中华民族的伟大复兴贡献一份力量。

【摘要】本文针对航运业危险品瞒报问题，提出基于随机森林算法的预测模型。研究采集近一年订舱数据，通过数据清洗、特征工程（如合作频率离散化、危险品标志转换等）处理样本，并采用SMOTE算法解决数据不平衡问题。实验表明，优化后的随机森林模型准确率达88.58%，AUC值0.914，优于决策树、神经网络等对比算法。研究还通过特征重要性分析和treeinterpreter库增强模型可解释性，为航运公司识别高

算法：对数据做归一化处理，计算当前样本和所有训练样本的距离，对距离排序，选择最近的K个样本，统计样本出现的频率，出现频率最多的样本作为预测类别。Spark GraphX基于pregel计算“5万结点、250万条边”图的单源最短路径，大概用时8分钟(8核心16线程，4.0G主频 CPU)1GB文件单词计数，大概用时1分钟-2分钟（8核心16线程，4.0G主频 CPU，分区数为16，集群中无其他作业调