【摘 要】
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决策树算法训练速度快、结果易于解释,但在实际应用中其分类精度难以满足业务要求。为了提高决策树算法的精度,基于LogitBoost算法的优点,对决策树C4.5算法进行了改进。在决
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决策树算法训练速度快、结果易于解释,但在实际应用中其分类精度难以满足业务要求。为了提高决策树算法的精度,基于LogitBoost算法的优点,对决策树C4.5算法进行了改进。在决策树的叶节点上应用LogitBoost算法建立叠加回归模型,得到一种新型的模型树算法-LCTree算法。通过11组UCI数据集试验,经分析比较,证明LCTree算法比其他算法更有效。将该算法应用于电信客户离网预警系统建模,结果表明,该算法可有效地分析客户特征,精确地预测离网客户。
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