决策树及增强算法在实际问题中的应用
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 引言 | 第6-8页 |
| 1理论 | 第8-22页 |
| 1.1 决策树 | 第8-14页 |
| 1.1.1 决策树划分选择 | 第9-12页 |
| 1.1.2 剪枝 | 第12页 |
| 1.1.3 缺失值处理 | 第12-14页 |
| 1.2 Boosting算法 | 第14-17页 |
| 1.3 主成分分析 | 第17-18页 |
| 1.4 评价模型的指标 | 第18-22页 |
| 1.4.1 单个模型的性能度量 | 第18-20页 |
| 1.4.2 不同模型之间的比较检验 | 第20-22页 |
| 2实证分析 | 第22-47页 |
| 2.1 数据简介 | 第22-23页 |
| 2.2 数据前期预处理 | 第23-33页 |
| 2.2.1 识别缺失值 | 第23页 |
| 2.2.2 探索数据 | 第23-32页 |
| 2.2.3 验证变量之间的相关关系 | 第32页 |
| 2.2.4 对连续变量进行多重共线性检验 | 第32-33页 |
| 2.3 模型拟合 | 第33-43页 |
| 2.3.1 C5.0模型拟合 | 第33-39页 |
| 2.3.2 增强算法 | 第39-40页 |
| 2.3.3 CART算法模型 | 第40-42页 |
| 2.3.4 CART算法中加入增强算法 | 第42-43页 |
| 2.4 比较模型 | 第43-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |
| 附录A 程序 | 第49-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
