基于随机森林的医疗行业供应商的等级评估模型
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究的背景,意义和方法 | 第8-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.3 研究方法 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 评估指标体系的发展 | 第14-17页 |
| 1.2.2 评估指标体系的建立 | 第17-20页 |
| 第二章 随机森林算法的基本理论 | 第20-33页 |
| 2.1 分类问题,分类器和分类器组合 | 第20-23页 |
| 2.1.1 分类问题和分类器 | 第20-22页 |
| 2.1.2 分类器组合 | 第22-23页 |
| 2.2 决策树 | 第23-25页 |
| 2.2.1 决策树方法简介 | 第23-24页 |
| 2.2.2 分类回归树 | 第24-25页 |
| 2.3 随机森林 | 第25-33页 |
| 2.3.1 Bagging方法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 随机森林的基本思想 | 第27-28页 |
| 2.3.3 随机森林的泛化误差 | 第28-31页 |
| 2.3.4 随机森林的优点及其应用 | 第31-33页 |
| 第三章 基于随机森林的供应商评估系统 | 第33-47页 |
| 3.1 数据的选取 | 第33-41页 |
| 3.2 数据预处理 | 第41页 |
| 3.3 特征选择 | 第41-47页 |
| 3.3.1 特征选择的定义 | 第41-42页 |
| 3.3.2 特征选择的具体实现 | 第42-44页 |
| 3.3.3 确定最终的评价指标体系 | 第44-47页 |
| 第四章 建立供应商评估的随机森林模型 | 第47-56页 |
| 4.1 仿真实验的设计 | 第47-54页 |
| 4.1.1 随机森林对噪声的容忍度 | 第47-49页 |
| 4.1.2 随机森林模型参数的选择 | 第49-51页 |
| 4.1.3 供应商评估模型 | 第51-54页 |
| 4.2 小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 | 第60页 |
