典型文献
基于k-DT-LR融合模型的农村商业医疗保险潜在客户识别分析
文献摘要：
为促进农村商业医疗保险的发展,提出了一种基于k-近邻算法、决策树算法和逻辑回归算法的k-DT-LR融合模型,动态地为集成中的每个学习器分配有效能力,并根据CGSS2017家户调查数据,构建农村商业医疗保险潜在客户识别模型.结果表明,k-DT-LR融合模型算法的分类准确率达到90.024％,召回率达到91.402％,能够精确地识别出农村商业医疗保险潜在客户.
文献关键词：
农村商业医疗保险;k近邻算法;决策树算法;逻辑回归算法;集成学习;潜在客户识别
中图分类号：
作者姓名：
周可心;袁永生;林春进
作者机构：
河海大学理学院,南京 211100
文献出处：
引用格式：
[1]周可心;袁永生;林春进-.基于k-DT-LR融合模型的农村商业医疗保险潜在客户识别分析)[J].湖北农业科学,2022(24):144-148
A类：
农村商业医疗保险,潜在客户识别
B类：
DT,LR,融合模型,识别分析,近邻算法,决策树算法,逻辑回归算法,配有,有效能,CGSS2017,家户,户调,识别模型,模型算法,分类准确率,召回率,集成学习
AB值：
0.2275
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