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基于改进随机森林的客户信用分类方法

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本发明公开了一种基于改进随机森林的客户信用分类方法，包括如下步骤：将客户样本数据集划分为训练数据集和测试数据集；在训练数据集上用CART分类回归树算法训练生成包含m棵树的初始随机森林模型；将测试数据集输入初始随机森林模型，计算每棵决策树分类结果的相似度和精确度；根据相似度和精确度，计算每棵决策树的综合性能指标；取前s个具有较高综合指标的决策树构成改进后的随机森林模型。本发明结合随机森林中决策树的相似度和精确度，有效地提高了客户信用分类随机森林的分类准确性和泛化能力；定义了新的评价决策树的综合性能指标，有效地在精确度和相似度之间进行折中，并且很容易拓展应用于其他分类场景中，具有广泛的实用价值。

著录项

公开/公告号CN112837145A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-25

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN202110169939.0
发明设计人吴家皋;王一帆;
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申请日2021-02-05
分类号G06Q40/02(20120101);G06K9/62(20060101);G06N7/00(20060101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人柏尚春
地址 210000 江苏省南京市雨花台区软件大道186号
入库时间 2023-06-19 11:05:16

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-06-28

发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G06Q40/02 专利申请号:2021101699390 申请公布日:20210525

发明专利申请公布后的撤回

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