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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 79 - 90 (12page)
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With the deepening of population aging, pension has become an urgent problem in most countries. Community smart pension can effectively resolve the problem of traditional pension, as well as meet the personalized and multi-level needs of the elderly. To predict the pension intention of the elderly in the community more accurately, this paper uses the decision tree classification method to classify the pension data. After missing value processing, normalization, discretization and data specification, the discretized sample data set is obtained. Then, by comparing the information gain and information gain rate of sample data features, the feature ranking is determined, and the C4.5 decision tree model is established. The model performs well in accuracy, precision, recall, AUC and other indicators under the condition of 10-fold cross-validation, and the precision was 89.5%, which can provide the certain basis for government decision-making.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Introduction to Decision Tree Algorithm
3. Data Collection and Processing
4. Establishment of Prediction Model
5. Model Training and Evaluation
6. Conclusion
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
J. Z. Ning / 2021 / The Seventh National Population Census Bulletin
Y. Qiang / 2012 / Cloud Scheduling Algorithm Based on the Decision Tree Classification / Joumal of Taiyuan University of Technology 43(6):715~718
H. Li / 2012 / Statistical Learning Methods / Tsinghua University Press
W. Wang / 2011 / Semi-supervised Graph Learning with Missing Data
X. Y. Lin / 1986 / Comparative Study on Decision tree Algorithm in Data Mining / China Science and Technology Information 17(2):94~95
Y. Qiang / 2012 / Cloud Scheduling Algorithm Based on the Decision Tree Classification / Joumal of Taiyuan University of Technology 43(6):715~718
H. Li / 2012 / Statistical Learning Methods / Tsinghua University Press
W. Wang / 2011 / Semi-supervised Graph Learning with Missing Data
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