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风险管理与寻求避免和抑制意外成本的每个项目相关，基本上是要求先发制人的。Cur-lock提出了一种基于预测性和机器学习（ML）的新方法来处理风险的方法，该方法可以实时工作，以帮助避免风险并提高项目适应性。该研究的主要研究目的是通过使用先前项目的历史数据来确定项目中的风险存在，重点关注时间，任务时间，资源和项目结果等重要方面。T-SNE技术在降低维度的同时，将特征工程应用于维护重要的结构特性。使用包括召回，F1得分，准确性和精确度量在内的措施分析此过程。结果表明，梯度提升机（GBM）达到了令人印象深刻的85％精度，82％的精度，85％的召回率和80％的F1得分，超过了先前的模型。此外，预测分析可实现85％的资源利用效率，而传统分配方法为70％，项目成本降低了10％，是传统方法实现的5％的两倍。此外，该研究表明，尽管GBM在整体准确性方面都擅长，但Logistic Remission（LR）提供了更有利的Precision-Recall Recall权衡取舍，这强调了模型选择在项目风险管理中的重要性。
使用机器学习的项目风险管理的预测分析
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