摘要
针对消费品召回措施有效性、召回后的残余风险量化缺乏明确的评判标准等问题,提出基于随机森林的消费品召回效果评估方法.首先,运用CIRO层级评估模型从背景、行为、产出和影响4个层面分析召回效果的影响因子.针对召回活动产生的直接和增益效果,构建消费品召回效果评估指标体系.然后,根据召回效果优度值及残余风险量级分析,划分召回效果等级.引入随机森林算法确定指标的权重系数,构建消费品召回效果评估模型.最后,通过匹配度和相对误差验证,随机森林运用在该模型时的拟合预测值中,93.33％的样本在合理的误差范围内,说明随机森林算法适合并适用在消费品召回效果评估领域,该算法可以有效、快速地发现多个指标数据之间的潜在规律,进行准确预测.
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