判定树造句
例句与造句
- 布尔函数的判定树复杂性及问题
- 作者使用分类决策树归纳算法构建决策判定树,对客户流失、客户价值度、促销等模块进行分析,达到辅助决策的目的。
- 分类算法常见的有判定树归纳分类、贝叶斯分类和贝叶斯网络、 k -最临近分类、粗糙集方法以及模糊集方法。
- 判定树分类法已被成功地应用于许多分类问题,但应用于银行的客户行为分类预测研究在国内到目前为止还没有。
- 第二章:针对得到的实际数据和本次数据挖掘任务,通过与神经网络法的比较,确定判定树法为建模方法,同时对判定树原理进行简要论述。
- 用判定树造句挺难的,這是一个万能造句的方法
- 该算法基于贝叶斯定理,可解释性方面可以与判定树相比,准确度可和神经网络分类算法相媲美,用于大型数据库时该算法已表现出高准确度与高速度。
- 第四章:对建立的判定树模型进行评价和解释,根据模型结果就银行如何对不同客户进行差别管理提出建议,同时提出一种改进的判定树的方法。
- 本文尝试采用判定树算法完成银行客户的分类预测,即通过建立判定树模型,找到银行中申请住房贷款客户潜在的人口学特征,然后根据不同特征的客户提出不同的管理方式,用于指导银行的客户关系管理。
- 第三章:使用中部某银行分行的具体数据,在数据预处理和概念分层的基础上用判定树法建立模型,对客户进行分类预测,找到不同客户的不同人口学特征。最后对判定树进行检验。