【摘 要】
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分类问题是机器学习中的重要一类,也称模型识别问题。支持向量机就是一种常见的分类模型。常见的分类算法还有决策分类树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。本文以某公司
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分类问题是机器学习中的重要一类,也称模型识别问题。支持向量机就是一种常见的分类模型。常见的分类算法还有决策分类树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。本文以某公司一次民生抽样调查数据为例,重点分析分生活满意度的重要影响指标以及满意度分类决策。分别应用非线性支持向量机、决策树、逻辑回归三种分类算法进行建模,再用重复十次的十折交叉验证法,深入分析民生调查数据,并在分析中比较三种模型的优劣。分析得出年龄较大的受访者对总体生活满意度较高;收入水平在一定范围内与总体生活满意度成正相关;休闲是否充分、社会服务等问题也受到受访者的高度关注。
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