典型文献
决策树模型与logistic回归探究大学生入党意愿自身影响因素及结果预测
文献摘要：
培养和吸收优秀大学生入党是高校党建工作的需要.为了分析大学生入党意愿自身影响因素和动机,基于首都大学生成长基线报告,通过二元逻辑回归,进行χ2检验和t检验,从而获得影响力较大的因子.利用决策树CHAID模型,预测大学生是否打算在大学期间入党.实验结果显示,政治面貌是大学生是否入党的第一要素,其次是日后期望工作单位.成绩排名与是否取得奖励和荣誉也是重要的影响因素,成绩排名越靠前或已经取得荣誉或奖励意愿入党的概率越高.CHAID模型通过交叉测试的预测准确率为73.3％,高于随机的50％,具有现实性意义.另外,除了自身相关因素外,还有家庭、学校、社会等环境影响.在大学生自身意愿的前提下,外界的积极引导同样重要.
文献关键词：
决策树;数据挖掘;入党意愿;影响因素;二元逻辑回归
中图分类号：
作者姓名：
申冰可;邵林芳
作者机构：
新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐830000;曲阜师范大学数学科学学院,山东曲阜273100
文献出处：
引用格式：
[1]申冰可;邵林芳-.决策树模型与logistic回归探究大学生入党意愿自身影响因素及结果预测)[J].电脑知识与技术,2022(08):26-28
A类：
B类：
决策树模型,logistic,入党意愿,身影,高校党建工作,首都大学生,大学生成长,长基线,基线报告,二元逻辑回归,CHAID,打算,政治面貌,第一要素,工作单,成绩排名,得奖,荣誉,得荣,预测准确率,现实性,身相,积极引导
AB值：
0.342514
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