摘要：将自适应提升方法（AdaBoost）应用于二手车价值的评估,提出一种以决策树桩作为弱分类器的集成方法。二手车数据样本量大,实体特征多,通过区间离散化得到样本集,避免深度遍历产生过拟合。通过加权表决集成弱分类器,建立分类模型。实验表明,AdaBoost方法相比传统的决策树方法,准确率提高7.1%。
分类：期刊> 人文社会科学> 社会科学II> 教育综合
收录：知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：二手车评估 adaboost 二类分类 决策树桩 分类器系数
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
