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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、logistics回歸與聚類分析實訓(編輯修改稿)

2025-07-24 12:31 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】變化率；b) 通過散點圖進行探索性分析；c) 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點生成預測模型；d) 使用該模型預測GOODS2n中的銷售變化率；2 ，應(yīng)用以下模型進行分析：a) 應(yīng)用特征選擇模型，找出影響消費者購買與否（Purchase）主要因素，然后通過Logistic模型生成預測消費是否購買的預測模型；b) 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)消費者個人基本信息（gender、agecat、distance）和滿意因素（price、numitems、org、service、quality）預測顧客總體滿意度（overall）；3 ，通過聚類模型對于有線電視客戶進行分類（NEWSCHAN字段不作為分類的輸入變量），看看不同類的客戶具有哪些特征，哪些類別的客戶更愿意預訂有線電視服務(wù)（即NEWSCHAN字段為真值）。【實驗（實訓）過程】（步驟、記錄、數(shù)據(jù)、程序等）問題1使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測GOODS1n中的銷售變化率① 新建數(shù)據(jù)源可變文件，導入數(shù)據(jù)GOODS1n② 增加Increase字段，表示銷售變化率；③ 新建字段選項類型，讀取值，修改字段類型和方向④新建

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2025-05-25 22:58

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2025-07-24 21:58

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2025-07-26 05:44

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2025-08-16 00:28

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2025-06-27 05:29

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2025-02-26 15:30

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