决策树算法分析及其在实际应用中的改进

决策树算法是数据挖掘常用算法之一,属于归纳学习方法的一种.它以样本为基础,主要用于分类和预测,其结果比较容易转换为分类规则.ID3算法是一种以贪心算法为核心的典型的归纳学习算法,它采用自顶向下的递归方式生成一棵决策树.ID3算法中使用的数据是理想情况下的数据,在实际应用中,数据在大多数情况下是不能满足算法在理想情况下要求条件,因而也就不能直接使用决策树算法进行分类.所以,在实际应用决策树算法之前,还需要先对数据进行一些处理或改进.     

ID3决策树算法分析与高等学校综合教学评价

针对高等学校日常教学管理工作中所积累的大量课堂教学质量评估数据及教育决策对量化分析和研究结果的愈加依赖,应用数据挖掘中的决策树技术,从中找出隐藏的、有价值的知识,可为学校决策部门制定课堂教学管理、提高教学质量、促进教师教学水平和优化教师队伍建设等方面的决策提供科学的依据和参考。     

基于ID3算法的供应商评价方法研究

随着信息技术的发展,供应链已经越来越成为商业发展的趋势,供应商作为供应链的源头,其质量很大程度上决定了整条供应链的竞争能力。本文在总结比较常见的供应商评价方法的基础上,提出了将数据挖掘中的ID3算法应用到供应商的评价中,以使对供应商的评价更客观,更准确。     

基于数据挖掘技术的概率统计教学研究

数据挖掘的本质是从现在已有的信息数据中发现规律和模式。阐述经典的决策树-ID3算法,并且将此算法应用到概率统计课程教学改革中,进行数据挖掘的实例分析,从中提取有价值的信息,并对得到的结果进行分析,得出影响高校学生数学成绩的一些原因,为提高民办高校大学数学教学管理水平提供科学依据。     

基于改进决策树算法的网络团购顾客行为模式分析研究

为得到网络团购顾客行为模式,文章从顾客、商家、社会三个角度确定网络团购影响因素并使用改进的决策树算法构建客户行为预测模型。对得到的分类规则进行解释,发现价格是顾客最重要的影响因素,且不同价格区间,不同类别顾客关注的因素各不相同,能更好地指导商家的营销与管理。     

信用卡客户的分类研究

随着时代的发展,各行各业的数据都在成倍的增长,数据挖掘技术可以帮助人们从大量数据中发现有用的信息。文章将决策树分类算法引入到商业银行个人信用卡客户信用度的数据挖掘,在对原始数据进行预处理的基础上,采用ID3算法计算训练样本集中各个属性,建立一颗信用度评价决策树,对信用卡客户实现了较好分类。     

决策树投资评价方法的改进

决策树是风险型投资方案抉择的主要判别方法，它被世界各国采用。但这种方法，带有较大程度的假定性。使其应用范围很窄，特别是它在决策中不考虑资金的时间因素，对不同时期的资金只做简单的运算，这就可能导致错误的结论造成决策失误。为此，我们试图对决策树投资评价方法进行改进，力图消除其缺陷，防止决策失误。     

决策树数据挖掘技术在项目冲突管理中的应用

信息化项目的高复杂性、高风险性对项目的冲突管理提出了较高的要求，目前对信息化项目中的冲突管理研究较多集中于管理理念和理论分析层面，结合文化冲突特点的实证研究较少。决策树方法是数据挖掘及数据分析中广泛应用的技术，具有清晰直观、易于解释的优点。文章通过决策树C5．0算法进行文化冲突研究。通过对项目中六种冲突管理决策类型的分析，提供了依据冲突情景选择应对策略的分类决策方法．为我国企业在信息化项目中遇到的冲突问题，提供了应对方法，同时也扩展了数据挖掘决策树技术的应用领域。     

基于决策树算法的高校教学质量评价研究

教师教学质量评价作为高校教师管理的一项重要的基础性工作,在加强高校教师队伍建设、促进高校教师专业发展、提升高校教育教学质量等方面发挥着日益重要的作用。文章旨在利用决策树和相关规则建立高校教学评价框架,研究教育因素、教育链因素和教育效果之间的关系,为教学质量评价提供决策框架。文章充分考虑影响教学质量评价的诸多方面,如教师的学历、职称、年龄、性别、课程类型、学生人数、教学方法和资源开发等,并对相关因素进行综合分析。     

基于决策树技术的个人贷款信用评估

个人贷款信用评估在银行业务中的重要性日益凸现，针对个人信贷业务中数据繁杂的特点，采取决策树技术对个人贷款信用进行评估分析，对客户进行分类，得出规则，并据此开展业务。     

基于决策树技术的个人贷款信用评估

个人贷款信用评估在银行业务中的重要性日盏凸现,针对个人信贷业务中数据繁杂的特点,采取决策树技术对个人贷款信用进行评估分析,对客户进行分类,得出规则,并据此开展业务.     

效用函数意义下证券组合投资问题的改进决策树方法

基于Markowitz证券组合投资决策模型,运用效用理论中的均值-方差效用函数与决策理论中的决策树方法,提出了一种证券组合投资问题的改进决策树方法;探讨与分析了改进决策树方法的构造与求解过程。改进决策树方法不但可以对证券组合投资问题的决策方案集进行最优投资策略的选择,而且可以对该决策方案集按照一定的标准进行排序。     

大数据下基于决策树算法的企业客户关系管理研究

1980年,在阿尔文·托夫勒的著作《第三次浪潮》中作出了如下的预测：未来的世界是被数据信息包围的世界。他将大数据形容成“第三次浪潮的华彩乐章”,全新的、将永久改变人类思路、生存方式的革新将围绕数据资源展开。正如其所言,时至今日大数据的时代已经到来,伴随着大数据一起到来的是机器学习、数据挖掘和商业智能在各个领域的运用。同时,大数据时代的社会舆情又与传统的社会舆论有所区别。在这一背景下,当企业面临各类客户时,如何进行客户关系管理成了当下的重点研究课题。在数据挖掘的各类算法中,决策树算法是比较优秀的一种,通过决策树算法,能够帮助企业更快地定位相关客户群体,从而进行更优决策。     

基于决策树的银行市场营销活动分析

葡萄牙银行针对一项定期存款的业务通过客户端面向四万多名客户进行推送.得到它们的基本信息以及关于此项业务的选择.本文中,我们基于这些有用的信息建立相关的分类树以便于判断哪类客户可能有此项业务的真实需求.由于数据的不平衡性,我们进一步改善数据结构,通过调整好数据比例,再对初始的测试集进行检验,从而得到新的分类树,即使经过改善的数据建立的决策树也要进行不断地参数调整,使其输出结果达到最优.并提出相关的检验措施以及对国内银行业发展的启示.     

我国财产保险公司偿付能力预测的实证研究——基于决策树模型的分析

偿付能力是保险公司稳健经营、持续发展的保证,是保险监管部门监管的核心。在对保险公司偿付能力预测相关文献进行回顾的基础上,基于新会计准则,根据财产保险公司的业务特点,选取了16项财务指标作为预测指标;采用了决策树模型作为研究模型,利用2006—2010年我国财产保险公司的财务数据进行财产保险公司偿付能力的预测研究。预测准确率在85%左右,证明运用决策树模型进行财产保险公司偿付能力的预测效果良好,同时发现资产负债率、应收保费率、毛保费规模率、保费收入增长率、营运杠杆等指标的预警能力较强。     

基于4C/ID模型的高校学生自主学习模式初探

本文通过对4C/ID模型进行探讨,结合目前高校教学现状,指出4C/ID模型对高校学生自主学习模式的启示,为高校学生自主学习模式构建提供了指引,有助于提高高校教学质量.     

设备管理组织方式的决策树优化实证研究

设备管理在实际的管理工作中处于重要的地位,设备管理的效果直接影响企业的生产经营活动,设备管理组织方式和设备管理的效果之间存在明显的关系,通过对某集团12家分公司的设备管理组织方式进行分析,利用决策树优化算法归纳出了设备管理组织方式优化的规则,希望能为其它企业组织机构改造提供依据。     

基于决策树的多因子选股模型研究

量化投资是基于计算机技术和金融理论有效融合的产物,机器学习算法可描述股票市场价格等方面非线性问题,将它与多因子选股策略有效融合呈现较好发展愿景。文章基于沪深300指数成分股相关数据选取显著有效的因子构建不同分类决策树模型,实证发现机器学习算法可有效预测股票收益,选取2018—2019年股票收益数据回测并与上证综指相比发现基于决策树的多因子选股模型可以实现超额收益的目标。最后机器学习算法可提高投资者交易策略的科学性,也能够帮助投资者理解市场运行相关的经济规律。     

3D技术在互联网中的应用分析

随着3D影视动漫产业的日渐繁荣,3D技术应用浪潮正在互联网中悄然兴起。3D技术及其在互联网中的广泛应用包括企业电子商务、网络旅游、网络游戏、网络虚拟社区、搜索引擎、无线增值等。应用领域和范围的拓展必将促使网络企业的盈利模式向新的方向发展,同时,3D技术的大规模商业应用也必将推进3D技术本身的发展与完善。     

运用决策树法对投标中报价方案的优化

决策树法是利用概率来研究和预测不确定因素对项目经济评价指标的影响的一种定量分析方法。文章以投标活动中的报价为例 ,简要介绍了在投标中运用决策树法对报价方案的优化 ,并提出了应该注意的问题