基于统计相关的缺失值数据处理研究

针对数据库中存在缺失值的问题,文章建立了统计相关分析与机器学习相结合的缺失数据处理方法.首先利用统计相关性对原始数据进行分析,找出与缺失值属性相关度较大的属性,提取这些属性的已知值作为训练数据建立模型,再利用建立起来的模型估算缺失值.以UCI数据库真实的数据为例进行仿真,并对比分析了支持向量机、神经网络和决策树三种机器学习算法,实验结果表明利用相关度较大的已知属性值来训练学习,其估算值精度明显提高.     

基于遗传算法的模糊决策树在软件估算中的研究

本文以软件估算为核心，运用模糊决策树和遗传算法，设计估算步骤，建立评估模型，利用历史数据对其中的因子参数进行校正调整，基于ID3算法的模糊决策树，确定遗传算法优化模糊决策树的α、β两个参数，进而对新项目进行估算，对提高软件可靠性提供了有效方法，值得参考。     

宁波轨道交通项目BT融资模式选择研究

BT融资和建设模式是BOT项目融资方式比较有代表性的衍生品之一,在基础建设和公益设施建设中被广泛的使用,对于缓解政府短期融资压力的效果十分显著。本文重点对BT融资模式从控制权的强弱方面进行了划分,提出了使用"决策树"分析方法进行BT融资具体模式选择,并根据宁波轨道交通3号线一期工程的实际,运用"决策树"分析方法选择出了适合的BT融资模式。     

实物期权方法在投资中的应用

实物期权方法为投资决策提供了一种更完善的分析框架。本文通过和传统的NPV模型、决策树方法做对比，介绍了实物期权的应用范围和计量方法。     

博弈树中结点权值设定方法

博弈树的求解现在都依据结点的权值设定把问题简化。本文就权值设定问题提出一种实现方法，并证明在某些具体问题上能够降低问题求解的复杂度。     

证券投资意识调查分析 —基于数据挖掘的视角

 证券公司对于客户的挖掘和分类有利于挖掘潜在客户和做出适当的营销决策。本文将决策树、逻辑斯蒂回归和贝氏机率分类算法用于判断被访者是否购买股票，以此挖掘潜在客户，用K-means聚类法将股票购买者划分不同的类型，并建议采取不同的服务和营销方式，提高客户的忠诚度。     

精炼决策树模型在个人信用评估中的应用

零售贷款业务的特点决定了商业银行不可能用发放企业贷款的方法开展个人信贷业务，个人信用评估应运而生。本文将基于卡方自动交互检测的决策树模型引入个人信用评估领域。首先介绍了该模型的基本原理与算法，对使用实际数据对模型的可靠性进行检验。并针对传统决策树模型得到结果的不足，精炼决策树模型在原模型的基础上考虑错分好坏客户成本的差异。精炼决策树模型的实证结果表明其提高了对坏客户的正确判断率，因此在个人信用评估的实践中更具优势。     

基于决策树技术的建筑企业信用评价研究

在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5.0算法得到建筑企业的信用评价模型.经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果.     

决策树ID3算法在客户信息分类中的应用

在现代企业,如何保留客户是企业客户管理的重要研究方向。使用决策树ID3算法分析客户的属性特征,实现客户信息的分类,找出各类客户的特征,可有针对性地改善客户关系,从而避免客户流失,提高市场占有率。     

中国贫困治理经验总结:扶贫政策能够实现有效增收吗?

本文利用建档立卡脱贫户的实际调查数据,使用收入组合的Copula熵作为分裂标准构建决策树模型,用以评价单项扶贫政策对家庭收入的影响,进而通过划分不同收入水平及相依结构的家庭群体,评价不同政策组合的增收效果.研究发现:第一,不同扶贫政策组合所划分的家庭收入分布存在显著差异;第二,兜底保障、就业扶贫和扶贫小额信贷是增收效果最为显著的三项政策;第三,对于家中有劳动力的极端贫困家庭,兜底保障与就业扶贫的政策组合更能发挥出稳定的增收效应;对于不需依靠兜底保障类政策的一般贫困家庭,产业扶贫政策的增收效果更为显著.故本文认为有必要对不同贫困群体采用针对性的扶贫政策组合,并提出了相应的政策建议.