基于机器学习的轿车级别评定

• 作者: 欧炳华 蒋英春
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 随机森林 k-近邻 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 30-32
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2006字
• 语种: 中文

摘要

建立有效的数学模型可以提高消费者判定轿车级别的准确率。首先，将数据集分为训练数据集和测试数据集，针对训练数据集分别采用支持向量机算法、随机森林算法、k-近邻算法以及朴素贝叶斯算法建立4种模型。其次，用测试数据集比较和分析模型的性能，详细分析了每个模型的优缺点，以准确率作为评价指标，并根据消费者的购买需求，选择相应的模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋英春	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	26	92	6.0	8.0
2	欧炳华	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	2	2	1.0	1.0