基于机器学习融合算法的网络购买行为预测研究

发布时间：2018-04-13 22:37

  本文选题：机器学习 + 融合算法　； 参考：《统计与信息论坛》2017年12期

【摘要】：选择适合的机器学习算法是在社会经济研究领域进行大数据分析及提高预测效果的关键。在很多情况下,通过融合训练两种或两种以上有差异的算法,能够显著提高算法的泛化能力以提高预测效果。基于阿里巴巴电子商务平台购物行为数据,分别应用Logistic回归、支持向量机以及这两种算法的融合构建了预测模型。实证结果表明,融合后模型比单一模型具备更好的预测效果。
[Abstract]:Choosing a suitable machine learning algorithm is the key to big data analysis and improving the prediction effect in the field of social economy research.In many cases, by training two or more different algorithms, the generalization ability of the algorithm can be improved significantly to improve the prediction effect.Based on the shopping behavior data of Alibaba e-commerce platform, the prediction model is constructed by using Logistic regression, support vector machine and the fusion of these two algorithms.The empirical results show that the fusion model has better prediction effect than the single model.
【作者单位】： 北京大学经济学院;北京交通大学经济管理学院;西安财经学院管理学院;中国(西安)丝绸之路研究院;
【基金】：中国(西安)丝绸之路研究院科学研究项目《统计数据资源共享中元数据管理体系研究》(2016sy18)
【分类号】：F713.55;TP181

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本文编号：1746539