一种新型的模型树算法研究及应用

• 作者: 常晓辉 张坤 穆志纯
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: LogitBoost 模型树算法 数据挖掘 客户关系管理 客户离网预警
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 企业资源与管理系统
• 页码范围: 103-106
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2008.01.030

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆志纯	北京科技大学信息工程学院	140	1211	16.0	24.0
2	张坤	北京科技大学信息工程学院	13	105	6.0	10.0
3	常晓辉	北京科技大学信息工程学院	3	30	2.0	3.0