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申请/专利权人:昆明学院;云南中烟工业有限责任公司
摘要:本发明涉及快消品技术领域,且公开了一种基于随机森林的快消品消费流量忠诚度预测方法,通过构建出训练集,其次,用决策树作为基学习器,通过随机采样以及随机选取特征的方式对模型进行T轮次训练,不断降低模型的方差,采用交叉验证法在子树序列中优选出,输入快消品流量特征数据到得到消费者忠诚度等级,该基于随机森林的快消品消费流量忠诚度预测方法具有较强的泛化能力,输入全面的快消品流量特征大数据可以预测出准确忠诚度等级,对于少数个性化的流量特征也同样适用。
主权项:1.一种基于随机森林的快消品消费流量忠诚度预测方法,其特征在于:包括以下步骤:S1、收集快销品的流量数据,采用消费者基本信息、快消品的品牌、价格、口味、包装构建快消品流量特征,表示统计的消费者个数,统计个消费者对不同规格的快消品忠诚度等级,将快消品流量特征和快消品的忠诚度等级,构建出训练集;S2、输入训练集,并利用二叉决策树建立快消品消费流量忠诚度预测模型;S3、对建立的快消品消费流量忠诚度预测模型进行误差分析;S4、将带预测的数据输入到快消品消费流量忠诚度预测模型中,对数据进行预测。
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