基于机器学习算法的二手车用户交易意向模型分析
这是一篇关于用户交易意向,不平衡数据,Logistic回归,随机森林,XGBoost的论文, 主要内容为基于中国二手车行业的数字化需要,二手车电商平台的发展日益成熟。二手车电商平台的交易模式也逐渐丰富多彩起来,其中C2B模式作为一种重要的交易模式,对二手车市场的发展有着不容忽视的作用。基于二手车电商平台C2B交易模式,从用户角度研究用户行为,把握用户行为意向,促进二手车线上交易的转化,对于C2B交易模式甚至汽车市场的发展都有重要意义。本文利用某二手车电商平台C2B模式下用户行为数据,探究用户行为对用户交易意向的影响。首先对于杂乱的实际工程数据进行数据清洗、数据变换等处理,包括缺失值的填补与预处理、对数值型变量进行分箱、分类变量的量化编码。其次针对类别不平衡数据,从数据层面进行重抽样处理,对比原始数据与随机欠采样、随机过采样以及SMOTE算法处理后的数据在不同模型上的预测效果,以召回率和AUC值作为模型的度量指标,最终采用随机欠采样处理不平衡数据。最后分别用Logistic回归、随机森林、XGBoost算法构建用户交易意向模型。Logistic回归中加入L1正则化以防止过拟合并进行变量选择;随机森林和XGBoost算法采用基于欠采样的特征重要性的变量选择方法选取部分变量并拟合模型。通过对各个模型的召回率和AUC值的评价得出,随机森林的预测效果最好。从变量对用户意向的影响程度来看,一级来源、变量信息填写、用户身份信息、车龄、里程等变量对用户交易意向有影响。
广义线性模型基于Elastic Net的变量选择方法研究
这是一篇关于广义线性模型,变量选择,Lasso,Elastic Net,Logistic回归,Poisson回归的论文, 主要内容为模型的变量选择是统计建模中很重要的问题之一,关于线性模型的变量选择研究,前人已经做了很多工作,尤其引人注目的是1996年Tibshirani提出的Lasso方法,它可以同时做到变量的选择和参数的估计。随着解决此类问题的有效算法LARS的提出,Lasso及其相关改进方法的研究已经成为了当今统计学界的热门问题。Elastic Net是Lasso的一种有效改进方法,它在处理微阵列数据方面要显著优于Lasso法,即当数据中的变量间存在组效应时,ElasticNet方法能够将群变量全部选出。本文将该方法应用于广义线性模型,分别在Logistic模型和Poisson模型中推广了Elastic Net估计的这一性质,证明了这两种模型在研究数据存在组效应情况下,Elastic Net方法同样可以将群变量全部选出。另外,本文还通过实际的和模拟的数据例子,分析验证了Elastic Net方法相比于Lasso方法和Ridge方法在模型变量选择方面的良好表现。 本文第一章回顾了普通线性模型和广义线性模型在变量选择方面的研究进展,第二章介绍了广义线性模型和Elastic Net方法的一些相关预备知识,第三章和第四章则将Elastic Net分别应用于Logistic模型和Poisson模型,给出了两种模型下Elastic Net估计的定义,讨论了该估计的组效应性质,并通过数据例子进行了分析和验证,文章最后对全文进行了总结并提出了一些有待进一步研究的问题。
基于大数据的Web健康管理平台的设计与实现
这是一篇关于哈佛癌症风险指数,MLP神经网络,Logistic回归,优化实验的论文, 主要内容为随着现代社会信息技术的飞速发展,人们的生活已经越来越离不开互联网。特别是在移动互联网时代,4G,Wi Fi等无线网络迅速普及,移动APP的数量也如雨后春笋般层出不穷。人们通过智能手机上网己成为互联网世界的主流。以高血压为代表的慢性病与癌症等疾病给人类健康带来了巨大威胁,评估自己患病的风险是预防疾病改善健康的有效手段。随着医疗设备的迅速更迭,医院、体检机构等积累了大量的健康医疗原始数据,我们可以使用机器学习、数据挖掘等技术,发掘健康医疗大数据的价值,实现对自身的健康管理,以及对人类疾病的风险预测。本文的目的是设计与实现一款基于大数据的Web健康管理平台,用户可以通过移动终端设备或者PC的浏览器访问平台,并且平台支持不同厂家的不同移动终端访问,具有极大的便捷性,使用户可以随时随地对自己进行高血压与癌症风险的评估。论文的研究工作主要围绕着健康大数据平台的设计与实现展开。首先,研究风险评估模型建立所需的Logistic回归、MLP神经网络与BP算法等大数据技术,以及实现平台所需的移动Web前端与服务器端开发技术。其次,分析Web健康大数据平台的需求,包括信息采集、在线问诊、文章资讯、慢病预测以及癌症筛选的功能性需求以及Web软件平台稳定性、适配性、灵活性等非功能性体验需求。然后,针对所提出的需求,设计基于B/S架构模型的分层系统架构,画出系统功能模块图并完成数据库设计与关键接口设计。随后,利用组件化、模块化的思想实现Web软件平台的前端界面与后端服务,实现信息采集、在线问诊、文章资讯、Web服务等模块后,建立高血压风险模型与癌症筛选模型,并将它们分别应用到软件平台中的慢病预测模块与癌症筛选模块。最后,对软件平台进行测试,在测试过程中对软件平台进行修复与完善。本文建立了基于Logistic回归与哈佛癌症风险指数公式的高血压风险模型以及基于MLP的癌症风险模型并对两者均进行了优化实验,利用组件化、模块化的思想实现了一个Web健康大数据平台,将模型应用到了软件平台中。平台运行情况良好,提供了优秀的用户体验。
基于机器学习算法的二手车用户交易意向模型分析
这是一篇关于用户交易意向,不平衡数据,Logistic回归,随机森林,XGBoost的论文, 主要内容为基于中国二手车行业的数字化需要,二手车电商平台的发展日益成熟。二手车电商平台的交易模式也逐渐丰富多彩起来,其中C2B模式作为一种重要的交易模式,对二手车市场的发展有着不容忽视的作用。基于二手车电商平台C2B交易模式,从用户角度研究用户行为,把握用户行为意向,促进二手车线上交易的转化,对于C2B交易模式甚至汽车市场的发展都有重要意义。本文利用某二手车电商平台C2B模式下用户行为数据,探究用户行为对用户交易意向的影响。首先对于杂乱的实际工程数据进行数据清洗、数据变换等处理,包括缺失值的填补与预处理、对数值型变量进行分箱、分类变量的量化编码。其次针对类别不平衡数据,从数据层面进行重抽样处理,对比原始数据与随机欠采样、随机过采样以及SMOTE算法处理后的数据在不同模型上的预测效果,以召回率和AUC值作为模型的度量指标,最终采用随机欠采样处理不平衡数据。最后分别用Logistic回归、随机森林、XGBoost算法构建用户交易意向模型。Logistic回归中加入L1正则化以防止过拟合并进行变量选择;随机森林和XGBoost算法采用基于欠采样的特征重要性的变量选择方法选取部分变量并拟合模型。通过对各个模型的召回率和AUC值的评价得出,随机森林的预测效果最好。从变量对用户意向的影响程度来看,一级来源、变量信息填写、用户身份信息、车龄、里程等变量对用户交易意向有影响。
基于数据仓库的管理驾驶舱系统的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,管理驾驶舱,Hive,OLAP,Logistic回归的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,ERP系统、OA系统、CRM系统等管理信息系统已经广泛应用于各大企业的经营管理活动中,但随着企业业务范围的不断扩大,企业产生的数据量日益增长,对信息的简单管理已经不能满足当代企业的管理需求,各管理信息系统产生的数据缺乏互相联系,形成了大量的“信息孤岛”。企业如何将这些信息联系并利用起来,进而为管理层提供决策支持已经成为企业发展的当务之急。为解决上述问题,本文通过对某投资企业信息系统现状及各部门需求的调研,采用B/S架构设计并实现基于数据仓库的管理驾驶舱系统,将与企业经营状况相关的系统数据、电子文档数据和外部数据收集起来,并在此基础上进行数据分析与数据挖掘。在设计管理驾驶舱系统时,本文通过需求分析将系统模块划分为数据获取模块、数据管理模块、数据分析模块、风险预警模块、系统管理模块和登录模块。数据获取模块中为了解决数据集成的问题,在Hadoop集群上通过星型建模方式建立Hive数据仓库,并使用Kettle对源数据进行ETL处理,将数据按照一定的规则转换后加载至数据仓库中进行存储,形成了统一的数据中心。数据管理模块旨在解决数据仓库中元数据管理的问题,保证数据的质量。数据分析模块中使用大数据分析组件Kylin对数据进行OLAP分析,同时,为了更加直观的展示OLAP的分析结果,通过HTML5、Vue和ECharts组件将分析结果以多样化图表的形式进行展示,实现数据的可视化。风险预警模块的目的是提高企业应对财务危机的能力,本文设计并训练Logistic回归模型,用于预测财务危机发生的概率,实现对财务危机风险的预警功能。系统管理模块中使用Shiro框架实现用户权限控制,并在登录模块中对用户名及密码进行验证,实现系统的访问控制,保证系统的安全性。目前,管理驾驶舱系统已经建设完成并投入使用,系统运行状况良好,不仅为企业管理层决策提供了良好的数据支撑,还通过建立健全数据分析的指标体系,消除了数据上报口径不一致的问题,提高了数据分析的效率。
基于大数据的Web健康管理平台的设计与实现
这是一篇关于哈佛癌症风险指数,MLP神经网络,Logistic回归,优化实验的论文, 主要内容为随着现代社会信息技术的飞速发展,人们的生活已经越来越离不开互联网。特别是在移动互联网时代,4G,Wi Fi等无线网络迅速普及,移动APP的数量也如雨后春笋般层出不穷。人们通过智能手机上网己成为互联网世界的主流。以高血压为代表的慢性病与癌症等疾病给人类健康带来了巨大威胁,评估自己患病的风险是预防疾病改善健康的有效手段。随着医疗设备的迅速更迭,医院、体检机构等积累了大量的健康医疗原始数据,我们可以使用机器学习、数据挖掘等技术,发掘健康医疗大数据的价值,实现对自身的健康管理,以及对人类疾病的风险预测。本文的目的是设计与实现一款基于大数据的Web健康管理平台,用户可以通过移动终端设备或者PC的浏览器访问平台,并且平台支持不同厂家的不同移动终端访问,具有极大的便捷性,使用户可以随时随地对自己进行高血压与癌症风险的评估。论文的研究工作主要围绕着健康大数据平台的设计与实现展开。首先,研究风险评估模型建立所需的Logistic回归、MLP神经网络与BP算法等大数据技术,以及实现平台所需的移动Web前端与服务器端开发技术。其次,分析Web健康大数据平台的需求,包括信息采集、在线问诊、文章资讯、慢病预测以及癌症筛选的功能性需求以及Web软件平台稳定性、适配性、灵活性等非功能性体验需求。然后,针对所提出的需求,设计基于B/S架构模型的分层系统架构,画出系统功能模块图并完成数据库设计与关键接口设计。随后,利用组件化、模块化的思想实现Web软件平台的前端界面与后端服务,实现信息采集、在线问诊、文章资讯、Web服务等模块后,建立高血压风险模型与癌症筛选模型,并将它们分别应用到软件平台中的慢病预测模块与癌症筛选模块。最后,对软件平台进行测试,在测试过程中对软件平台进行修复与完善。本文建立了基于Logistic回归与哈佛癌症风险指数公式的高血压风险模型以及基于MLP的癌症风险模型并对两者均进行了优化实验,利用组件化、模块化的思想实现了一个Web健康大数据平台,将模型应用到了软件平台中。平台运行情况良好,提供了优秀的用户体验。
基于大数据的Web健康管理平台的设计与实现
这是一篇关于哈佛癌症风险指数,MLP神经网络,Logistic回归,优化实验的论文, 主要内容为随着现代社会信息技术的飞速发展,人们的生活已经越来越离不开互联网。特别是在移动互联网时代,4G,Wi Fi等无线网络迅速普及,移动APP的数量也如雨后春笋般层出不穷。人们通过智能手机上网己成为互联网世界的主流。以高血压为代表的慢性病与癌症等疾病给人类健康带来了巨大威胁,评估自己患病的风险是预防疾病改善健康的有效手段。随着医疗设备的迅速更迭,医院、体检机构等积累了大量的健康医疗原始数据,我们可以使用机器学习、数据挖掘等技术,发掘健康医疗大数据的价值,实现对自身的健康管理,以及对人类疾病的风险预测。本文的目的是设计与实现一款基于大数据的Web健康管理平台,用户可以通过移动终端设备或者PC的浏览器访问平台,并且平台支持不同厂家的不同移动终端访问,具有极大的便捷性,使用户可以随时随地对自己进行高血压与癌症风险的评估。论文的研究工作主要围绕着健康大数据平台的设计与实现展开。首先,研究风险评估模型建立所需的Logistic回归、MLP神经网络与BP算法等大数据技术,以及实现平台所需的移动Web前端与服务器端开发技术。其次,分析Web健康大数据平台的需求,包括信息采集、在线问诊、文章资讯、慢病预测以及癌症筛选的功能性需求以及Web软件平台稳定性、适配性、灵活性等非功能性体验需求。然后,针对所提出的需求,设计基于B/S架构模型的分层系统架构,画出系统功能模块图并完成数据库设计与关键接口设计。随后,利用组件化、模块化的思想实现Web软件平台的前端界面与后端服务,实现信息采集、在线问诊、文章资讯、Web服务等模块后,建立高血压风险模型与癌症筛选模型,并将它们分别应用到软件平台中的慢病预测模块与癌症筛选模块。最后,对软件平台进行测试,在测试过程中对软件平台进行修复与完善。本文建立了基于Logistic回归与哈佛癌症风险指数公式的高血压风险模型以及基于MLP的癌症风险模型并对两者均进行了优化实验,利用组件化、模块化的思想实现了一个Web健康大数据平台,将模型应用到了软件平台中。平台运行情况良好,提供了优秀的用户体验。
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