构建决策树模型:使用训练集数据,运用决策树算法构建决策树模型。在构建模型时需要选择合适的属性作为节点,并计算相应的信息增益或基尼指数。 模型评估:利用测试集数据对决策树模型进行评估。可以通过计算精度、召回率、F1值等指标来评估模型的好坏,并进行调整和优化。 利用模型生成测试用例:当决策树模型构建完成并达到预设...
然后,我们使用DT算法分析电信客户特征的特点,并获得流失客户的基本特征,分析客户的行为特征,采取有针对性的措施,改善客户关系,避免 客户损失或留住客户,达到补救的效果。 ▍技术 DT(decision tree)用于构建、验证和测试数据集的模型。 在Spark / MLLib / Scikit-Learn / HDFS中重构实现处理较大的数据集。 ▍结果 ...
y= data.iloc[:,8].values#建立模型model =Sequential() model.add(Dense(input_dim= 8, units = 16)) model.add(Activation('relu'))#用relu函数作为激活函数,能够大幅提供准确度model.add(Dense(input_dim = 16, units = 1)) model.add(Activation('sigmoid'))#由于是0-1输出,用sigmoid函数作为激活...
为了实现这一目标,许多企业利用决策树算法建立预测模型,从而帮助他们做出更明智的决策。 决策树算法是一种常用的机器学习算法,通过对数据的学习和分析,生成一棵决策树来预测未来的结果。在供应链管理中,决策树算法可以运用于多个方面,如需求预测、库存管理、订单处理等。 首先,决策树算法可以用于需求预测。准确地预测...
不同决策树算法建立drgs模型的差异 ·38· 《中国病案》2014年第15卷第7期 3 讨论 3.1从上述的结果来看,医院大部分临床科室的床位设置均 在合理范围内,有3个科室存在需要调整床位数的情况,说 明医院设置的开放病床数较符合其自身的现状,能够基本满 足病人住院的床位需求。其中,妇产科的住院人数较多,虽 然病床周...
目的 通过分析不同决策树算法的数据差异,探讨最为适合建立DRG模型的算法.方法 择2007年1月-2012年9月病案首页第一诊断为呼吸系统疾病的12984病案,分别采用CART,CHAID和E-CHAID三种决策树算法建立 DRGs模型,并比较模型间的差异.结果 CART算法建立的DRGs模型包括12个DRGs组,使用了6个分组因素,最重要的分组因素为疾病严...
目的建立护理质量管理评价的决策树模型,以使护理质量管理由定性评价变为定量分析.方法以390名护士的一般资料和585例住院患者对护理工作质量评价的调查结果建立和测试决策树模型,包括数据采集,数据集成,清理,转换,归约的预处理,进行决策树剪枝及利用C4.5算法建立决策树模型等步骤.结果建立了护理质量是否优良的决策树模型和...
C4.5算法决策树信息增益率护理管理目的建立护理质量管理评价的决策树模型,以使护理质量管理由定性评价变为定量分析。方法以390名护士的一般资料和585例住院患者对护理工作质量评价的调查结果建立和测试决策树模型,包括数据采集,数据集成、清理、转换、归约的预处理,进行决策树剪枝及利用C4.5算法建立决策树模型等步骤。
用C4.5算法建立护理质量管理评价的决策树模型 维普资讯 http://www.cqvip.com
决策树算法的目标是建立分类模型或( )。 A、回归模型 B、离散模型 C、层次模型 D、分组模型 查看答案