【摘 要】
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针对数据挖掘领域机器学习决策树模型匹配度过粗、预测准确率不高的问题,提出相应的改良优化策略.首先,通过对连续属性的多区间段离散化进一步提高数据的领域匹配度;其次,通
【机 构】
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河源职业技术学院电子与信息工程学院
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针对数据挖掘领域机器学习决策树模型匹配度过粗、预测准确率不高的问题,提出相应的改良优化策略.首先,通过对连续属性的多区间段离散化进一步提高数据的领域匹配度;其次,通过业务敏感度指标补偿特征属性的权重,使模型在向下分裂过程中,业务属性的选择更加合理;最后,通过数据分类规则改造进一步提升模型的数据预测准确率.实验结果表明,引入了业务敏感度指标生成的树模型更加简洁,业务针对性和数据归类能力更强;经过改造升级的数据分类规则相比优化前,数据预测精准度由72%提升至83%,有效改善了数据预测能力.
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