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申请/专利权人：北京亿阳信通科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于随机森林的KPI劣化根因识别方法，所述方法包括：获取建立KPI劣化根因分析模型的相关基础数据，所述基础数据包含影响因素的历史数据和需要分析的KPI实际数据；选取设定比例的基础数据作为训练集，根据所述训练集训练一定数量的决策树，并由所述决策树构建所述KPI劣化根因分析模型；将剩余所述基础数据作为测试集，利用所述KPI劣化根因分析模型获得影响各KPI各影响因素的影响因子。本发明还公开一种基于随机森林的KPI劣化根因识别装置。通过本发明可以提高对影响因子识别的精度和效率。
主权项：1.一种基于随机森林的KPI劣化根因识别方法，其特征在于，包括：获取建立KPI劣化根因分析模型的相关基础数据，所述基础数据包含影响因素的历史数据和需要分析的KPI实际数据；选取设定比例的基础数据作为训练集，根据所述训练集训练一定数量的决策树，并由所述决策树构建所述KPI劣化根因分析模型，具体为：获得k棵决策树生成随机森林模型，即所述KPI劣化根因分析模型；将各决策树获得结果求平均作为随机森林模型的结果，即所述KPI劣化根因分析模型的分析结果；将剩余所述基础数据作为测试集，利用所述KPI劣化根因分析模型获得影响各KPI各影响因素的影响因子；所述影响因素包含保持性指标、接入类指标、移动性指标、资源类指标和系统容量类指标，所述影响因素即为样本特征；所述影响因素还包括：总下倾角、方位角、无线利用率、平均e-rab数、机械下倾角、纬度和经度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京亿阳信通科技有限公司 一种基于随机森林的KPI劣化根因识别方法和装置
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