郑州铁路职业技术学院学报2024，Vol.36Issue(2) ：37-40.DOI:10.13920/j.cnki.zztlzyjsxyxb.2024.02.014

汽车用户画像分析及多模型预测分类研究

梁靖涵
郑州铁路职业技术学院学报2024，Vol.36Issue(2) ：37-40.DOI:10.13920/j.cnki.zztlzyjsxyxb.2024.02.014
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汽车用户画像分析及多模型预测分类研究

梁靖涵1
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作者信息

  • 1. 郑州科技学院,河南 郑州 450000
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摘要

针对汽车用户画像的数据集,基于Voting集成学习算法进行汽车用户的分类和预测.在Python环境中,构建一个基学习器为支持向量机、决策树、K-近邻的基于Voting的集成学习算法模型,使用经过预处理的训练数据训练、分类和预测该模型.将所建立的基于Voting集成学习算法应用到实际中,与SVM、决策树、K-近邻等基学习器算法进行比较,从准确率、召回率、F-score、混淆矩阵等指标进行对比分析.实验表明,基于Voting集成学习算法具有较好的预测效果.

关键词

汽车用户画像/决策树/支持向量机/投票方式/集成学习

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出版年

2024
郑州铁路职业技术学院学报
郑州铁路职业技术学院

郑州铁路职业技术学院学报

影响因子：0.245
ISSN：1008-6811
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