决策树和随机森林算法的优化及其在预测B级车销量中的应用.pdf

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签字日期：2024年5月15日签字日期：2024年5月15日

目录

摘要Ⅰ

AbstractⅡ

第1章绪论1

1.1研究背景及意义1

1.1.1研究背景1

1.1.2研究意义1

1.2国内外研究现状2

1.2.1决策树算法原理及优化2

1.2.2决策树及数据挖掘的实际应用3

1.2.3随机森林理论4

1.2.4随机森林算法优化及应用5

1.2.5汽车销量预测模型及应用7

1.2.6简要文献概述7

1.3创新点与不足9

1.4本文结构9

第2章预备工作11

2.1数据选择及整体关联性展示11

2.1.1样本数据的选择及标准11

2.1.2数据整体展示12

2.2决策树算法原理14

2.2.1决策树算法基本提出及步骤14

2.2.2熵的计算15

2.3随机森林算法原理19

2.3.1随机森林算法原理19

2.3.2随机森林参数介绍20

2.4本章小结21

第3章决策树算法优化22

3.1引言22

3.2基于麦克劳林公式的优化23

3.3基于斯皮尔曼等级系数的优化24

3.3.1基于斯皮尔曼等级系数的ID3算法实现24

3.3.2实例分析25

3.4本章小结30

第4章随机森林算法优化31

4.1引言31

4.2随机森林中的贝叶斯优化调参32

4.2.1贝叶斯优化32

4.2.2随机森林中的贝叶斯优化调参36

4.3基于分类精度的随机森林优化37

4.3.1AUC值和ROC曲线37

4.3.2决策树的相似性38

4.3.3基于分类精度的随机森林优化40

4.4本章小结41

第5章优化前后算法预测模型评估和预测43

5.1优化前后决策树模型评估43

5.1.1决策树模型参数解读43

5.1.2优化前后决策树模型性能评估43

5.2优化前后随机森林模型评估47

5.2.1贝叶斯调参随机森林参数解读47

5.2.2优化前后随机森林模型性能评估48

5.3优化后模型预测51

5.3.1决策树优化模型预测51

5.3.2随机森林优化模型预测52

5.4本章小结56

第6章研究总结与展望57

6.1主要研究结果总结57