预测决策

数据挖掘驱动下的预测决策方法探索

数据挖掘驱动下的预测决策方法探索 深入探讨如何利用数据挖掘技术来支持和优化预测决策过程。文章重点关注不同数据挖掘算法在预测模型构建中的应用，并分析其优缺点和适用场景。此外，还将探讨数据预处理、特征工程和模型评估等关键环节对预测精度和可靠性的影响。

数据挖掘 2 2024-05-25

决策树算法预测计算机购买者

年龄 学生身份 信誉状况 年龄：青中老 收入：高低 学生身份：否 信誉状况：良优

数据挖掘 3 2024-04-30

HMDA贷款预测解析贷款决策的公正性方法

居所抵押数据倾向提案完整报告。这个项目是统计数据挖掘的一部分，通过以上链接使用清洁数据的说明克隆此存储库，导航至NewData目录。如果需要重新培训，请运行main.py文件。输出文件可用，模型已保存。运行app.py文件本地托管Dash应用以展示数据。

数据挖掘 0 2024-09-22

决策树分析预测高等教育学生表现

本研究使用决策树模型分析学生表现影响因素，提出提高成功率和减少失败的建议。模型包含三个分类器（J48、随机树、REPTree），使用涵盖健康、社交活动、人际关系、学业成绩等领域的调查问卷。结果显示，J48算法具有最佳性能，可用于预测学生表现。

数据挖掘 2 2024-05-20

Java实现的ID3决策树及其预测功能

ID3决策树是一种经典的机器学习算法，专用于分类任务。它利用信息熵和信息增益来选择最佳特征，构建能够预测目标变量的树形模型。在这个Java项目中，我们不仅深入掌握了算法原理，还能直观地看到代码实现细节。ID3算法通过递归地划分数据集来优化子集纯度，直至所有实例属于同一类别或无法再分。每个节点利用信息熵衡量数据纯度，信息增益指导最优特征的选择。项目包括数据读取、预处理、ID3核心算法实现、决策树构建及XML保存功能。预测函数基于构建的决策树模型，逐层分类新数据实例。

算法与数据结构 0 2024-09-20

决策树模型到 SQL CASE WHEN 语句的转换：概率预测

将决策树模型转换为 SQL 中的 CASE WHEN 语句，能够高效地进行概率预测。每个叶子节点的概率都可以转换为一个 WHEN 条件，从而将模型逻辑嵌入到 SQL 查询中。

MySQL 6 2024-05-23

线性回归与决策树在预测建模中的对比研究

数据挖掘中，预测建模是一种分析多个自变量或预测变量与一个响应或因变量之间数学相关性的技术。在机器学习中，决策树用于分类和回归目的，分类树称为CART模型，而回归树用于预测。聚焦于比较线性回归和回归树的概念及其在UCI数据集上的应用。研究发现，决策树相比线性回归在预测建模中表现更优，特别是在最小均方误差的选择上。

数据挖掘 3 2024-07-18

整合数据挖掘与预测分析的协作管理决策方法研究论文

在数字化时代，CRISP-Data Mining和预测分析已成为处理大数据的重要工具。大数据的特征在于三个重要因素——容量、速度和可变性。讨论了用于数据挖掘的CRISP-DM和机器学习算法，这些算法能够开发预测模型并帮助管理决策。另一方面，讨论了电信行业的流失预测，这对于保留有价值的客户非常重要。借助流行的机器学习算法，例如决策树、聚类、神经网络、关联分析、支持向量机C5.0算法技术等，用于确定电信行业的客户流失率。研究结果表明，最常见的机器学习算法是决策树、神经网络和回归，它们被有效和高效地用于预测电信行业的客户流失。

数据挖掘 2 2024-07-17

泰坦尼克号乘客生存预测数据集：机器学习决策树应用

该数据集用于机器学习决策树模型，特别是针对泰坦尼克号乘客生存预测的案例。通过分析乘客的年龄、性别、票价等特征，构建决策树模型，预测他们在灾难中的生存情况。

算法与数据结构 6 2024-04-29

决策树：构建决策模型的利器

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

算法与数据结构 3 2024-05-14