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谢日敏 (谢日敏.) [1] | 方雨桐 (方雨桐.) [2]

Abstract:

为提高对用户购买意向预测的准确率,提出了一种基于堆叠法集成学习的用户购买行为预测模型。利用模型融合技术,将逻辑回归、决策树和XGBoost模型作为基学习器输入,再以随机森林模型作为次学习器进行堆叠,从而形成一种组合模型。针对电商提供的线上用户数据集,首先利用滑窗技术提取用于预测用户购买行为的特征,然后分别使用逻辑回归、决策树、XGBoost和集成学习组合模型预测用户购买意向的准确性。结果表明,组合模型的准确性明显优于其他算法。

Keyword:

XGBoost 决策树 堆叠法 用户购买意向预测 集成学习

Community:

  • [ 1 ] 福建商学院信息工程学院
  • [ 2 ] 福州大学数学与计算机科学学院

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重庆科技学院学报(自然科学版)

ISSN: 1673-1980

CN: 50-1174/N

Year: 2021

Issue: 03

Volume: 23

Page: 70-73

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