【摘 要】
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[目的]针对目前科研院所财务报销不规范导致的反复审批等问题,本文研究通过预测结果提升报销审批效率.[方法]本文针对财务报销审批进行业务建模,形成可机器理解的报销审批脱
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190
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[目的]针对目前科研院所财务报销不规范导致的反复审批等问题,本文研究通过预测结果提升报销审批效率.[方法]本文针对财务报销审批进行业务建模,形成可机器理解的报销审批脱敏数据,并根据实际业务特点构造变量特征与标签,采用随机森林对重构后的变量进行重要度分析.使用决策树、随机森林、梯度随机树以及XGBoost四种分类算法对报销审批结果进行预测.[结果]通过随机森林算法证实重构变量对于报销审批结果预测的可靠性.四种树模型根据重构后的训练数据集归纳出一组分类规则,采用该规则对未审批的报销单进行预测,通过预测结果从四种树模型中评定出最佳模型.[结论]文章基于树模型,通过构造随机森林辅助判断影响报销审批结果的关键因素,并选用树模型算法实现报销审批预测模型的构建,为树模型在报销审批预测中的应用提供了算法基础.
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