基于集成学习的数据挖掘算法在电商分析中的应用研究  

作　　者：曹卿[1] 

机构地区：[1]闽南理工学院信息工程学院,福建石狮362700

出　　处：《安阳工学院学报》2024年第6期65-70,共6页Journal of Anyang Institute of Technology

摘　　要：探讨集成学习的数据挖掘算法在电商数据分析中的应用,以实现精准挖掘与分析,辅助电商决策。首先进行数据预处理以确保数据质量,随后采用集成学习策略,融合决策树、逻辑回归等基学习器,并通过Bagging方法提升预测精度与稳定性。研究结果显示,构建的集成模型在电商数据分析中表现优异,准确率达到86.5%,相较于单一模型,准确率显著提升,同时模型稳定性也有所增强。这验证了集成学习算法在处理复杂电商数据时的有效性。集成学习为电商分析领域提供了新的方法和思路,有助于深入挖掘电商数据价值,推动电商行业的持续发展;不仅丰富了电商数据分析的理论体系,也为电商企业提供了实用的决策支持工具。

关 键 词：数据挖掘 集成学习 特征分析 电商分析 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]