决策树在实验教学质量评价中的应用研究

高职院校的教育教学目的主要是培养学生实际性的工作能力,即培养学生动手能力和实践创新能力.这些能力的培养更多地依赖于教师对实验教学环节的安排与指导.本文将ID3决策树算法运用于实验教学质量评价体系中,得到影响实验教学质量的关键因素是实验指导.这一研究可以帮助教学管理人员进行科学决策,使之更好地为教学服务.     

基于决策树算法的银行客户分类模型

利用决策树算法对银行的信用卡客户进行分类,构建了客户分类模型,给出了分类步骤中信用卡的客户类型特征,为银行的信用卡推广业务提供相应策略.     

基于PCA和决策树模型的农用地(耕地)质量评价研究

主要利用ArcGIS、PCA和See 5决策树模型,以原始数据为基础,对福建省将乐县农用地(耕地)质量进行评价.首先根据将乐县的自然、社会和经济等各方面情况,初选排溉条件等9个主要指标作为评价因子;然后用ArcGIS矢量化提取相关图层并进行相应的空间分析,经过多图层叠加确定评价单元及其属性数据;再利用PCA方法最后确定耕地质量评价综合因子;接着利用数据挖掘工具See 5,自动构建决策树模型,进而用构建的模型来获取耕地质量分等规则的方法;最后划分耕地质量级别,并进行抽样检验结果的准确性.研究结果表明:该县耕地质量中等,一至四等地分别占22%,44%,15%,19%,经实地检验评价结果基本与实际情况相符.     

决策树分类算法研究

决策树分类算法是数据挖掘研究中的一个以样本数据集为基础的归纳学习方法，它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则，提取描述样本数据集的数据模型。讨论了决策树分类算法的基本原理，给出了算法的特性并通过一个实例给出了具体的使用方法。     

基于决策树的知识表示模型及其应用

针对数据挖掘过程中的数据库精炼问题,在分析现行属性约简方法的特点和不足的基础上,结合决策树算法操作简单、分类速度快的特点,通过知识的规则化描述以及规则族之间的相似性比较,建立了一种基于决策树的属性约简方法（简记为BD-RED）,讨论了规则族之间的相似性度量的可释化构建问题,给出了BD-RED的具体实施策略,并结合实例分析了BD-RED的性能。结果表明,BD-RED具有良好的结构特征和较强的可操作性,可以有效实现不同决策理念下的属性约简,适合不同类型的大规模数据库的属性约简。     

基于设计模式的决策树构造系统设计

基于决策树构造算法ID3和C4．5，可衍生出诸多的算法变种．本据此提出了决策树构造系统设计过程中的“热点”问题，对“热点”问题的不同处理方式即为算法的变种．同时应用设计模式来逐一解决这些问题，这样．保证了所得的决策树构造系统具有良好的可扩展性和可复用性，可适应多种算法的变种．     

基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型研究

焦炭是高炉炼铁的重要原料,其质量是影响铁水质量和高炉顺行的重要因素,针对焦炭质量存在检验难、滞后性、预测误差大等问题,提出一种基于梯度提升决策树算法的焦炭预测模型;结合专家经验与相关性分析方法,深入研究配合煤质量对焦炭质量的影响;最后利用配合煤质量指标对焦炭质量指标灰分、硫分、耐磨强度、抗碎强度进行建模预测;根据某焦化厂历史生产数据对模型进行评估,实验结果表明:基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型相较于线性回归模型、随机森林模型,决策树模型误差小、准确率高,可以为焦化厂配煤炼焦提供一定的理论依据。     

基于决策树技术的预离网客户识别模型

客户流失将直接影响到通信运营企业的生存与发展.对此,需要利用数据挖掘技术通过建立预测模型,将有离网倾向的客户（预离网客户）识别出来,并采用有效措施进行保有.以CRISP-DM（跨行业数据挖掘过程标准）为工具,从商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和结果部署6个阶段,详细阐述了预离网客户识别模型的构建方法,并...     

基于决策树 ID3算法研究与实现

F:阐述数据挖掘的决策树算法,对ID3算法基本理论和原理进行介绍,运用该算法对教师教学质量测评数据进行分析,构造出质量测评数据决策树模型     

数据挖掘中决策树分类算法的研究

决策树方法是数据挖掘中一种重要的分类方法,决策树是一个类似流程图的树型结构,其中树的每个内部结点代表对一个属性的测试,其分支代表测试的结果,而树的每个叶结点代表一个类别。通过决策树模型对一条记录进行分类,就是通过按照模型中属性测试结果从根到叶找到一条路径,最后叶节点的属性值就是该记录的分类结果。     

数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一 ,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题。本文以决策树分类方法中有代表性的方法 C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式 :基于决策树方法的分类器的构建方法和算法。     

数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题.本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式:基于决策树方法的分类器的构建方法和算法.     

基于Gini Index决策树的人力资源挖掘研究

将数据挖掘中的Gini Index决策树算法应用于人力资源管理,以人力资源绩效管理中的工作任务、工作质量、工作技能和工作态度作为决策属性构造决策树,通过实例说明Gini Index决策树算法在企业绩效评价中的具体构建流程,并验证了用Gini Index决策树方法作为绩效评价方法的可行性.     

基于成绩库的远程学习者流失预测决策树的应用研究

通过对远程学习者成绩数据库的挖掘分析，建立了基于成绩库的远程学习者流失预测决策树。这种方法获得的决策树模型预测命中率和预测覆盖率均具有比较好的精度，可以用来探测、发现学习者成绩与学习者流失之间的潜在关系，为远程教育院校的学生保持工作提供数据警示。     

基于决策树的耕地质量评价研究

本文分析了决策树在耕地质量评价中的意义,并以汕尾市陆河县为例,用决策树建立了陆河县耕地质量评价模型,耕地质量模型的建立为陆河县的耕地质量评价以及改进陆河县的耕地质量、提高耕地质量水平具有一定的现实指导意义。     

数据挖掘中决策树算法的研究及其改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域．通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法（ID3算法）的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法．实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高．     

基于GIS的决策树算法在空间数据分类中的分析与研究

空间数据挖掘技术的研究一直以来都是数据挖掘中的一个难题。因为空间数据存在着异构性、分散型和多样性的特点。本文主要结合GIS环境下空间数据的特点研究了空间数据分类的方法。     

基于决策树的可复用软件的研究及应用

在基于可复用构件库的软件开发中,如何从构件库中查询满足条件的构件是构件库系 统的研究重点之一。数据挖掘技术为解决上述问题提供了一条可行的途径,本文是在构件库系 统及用户反馈信息数据库的基础上,利用决策树分类器,得出一些实用的构件复用规则,从而为 复用者理解和选取构件提供了一定程度的辅助决策支持,为复用的成功提供了技术保障。     

决策树技术在电缆绝缘状态评估中的应用

电缆的绝缘状态通常可以分为良好、不好、差和故障等几种,以电缆的日常检修数据、试验数据和在线监测数据为基础,对电缆的状态进行判断是一个非常有意义的课题。采用决策树分类技术来对电缆的绝缘状态进行分类,分别对各种类型数据形成子树,然后通过子树合成技术形成最终的决策树,从而对电缆的绝缘状态进行判断。通过一个实际电缆的各种数据,采用SPSS软件进行实际应用,最终的仿真结果说明决策树技术是一种非常有效的电缆绝缘状态分类技术。     

AECOPD中医辨证分型决策树模型

以临床急性加重期慢性阻塞性肺疾病的中医辨证分型诊断数据为基础,数据挖掘方法应用与中医经验分析及传承.共收集原始AECOPD病案447例,采用C4.5算法建立了AECOPD辨证分型决策树模型,为该病的中医证候学研究提供有价值的参考依据.