基于随机森林的税务热线服务质量预测研究

发布时间：2021-08-09 16:54

　　本文以A市12366税务热线为例,从税务热线客服本身的特征与行为出发,引入机器学习中的随机森林算法,构建服务质量预测模型。实验结果显示该模型的拟合优度为86.30%,而用来对比验证的多元线性回归预测模型的拟合优度仅为36.3%。其次,通过对服务质量进行事前预测与把控,不断地优化影响因素,从而有效地提高A市税务热线服务质量。研究发现,通过优化工作经验、实际接听量以及工时利用率等因素可以有效地提高服务质量。 

【文章来源】：财会通讯. 2020,(02)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

通过交叉验证展示决策树数量对模型拟合的影响

(1）直观对比。为了更加直观地比较随机森林模型和线性模型的对税务热线服务质量的预测情况，抽取30个服务质量预测样本进行直观对比（如图2和表3所示）。其中，图2中黑色代表真实的服务质量得分，蓝色为基于随机森林预测模型的服务质量预测值，红色为多元线性模型的服务质量预测值。(2)MSE值对比。为了更加准确地比较两种模型预期精度，分别计算两种模型预测值的MSE（均方误差）（见表4）。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AHP层次分析法的电商客服服务质量评价模型研究[J]. 李杰.  海峡科技与产业. 2015(11)
[2]基于SERVQUAL量表设计思想的网商客户服务质量评价研究[J]. 万君,李静,赵宏霞.  现代情报. 2014(05)



本文编号：3332446