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随机森林算法在预测模型中的应用效果评估随机森林算法是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于数据预测和分类问题。
它是基于集成学习的思想，通过构建多个决策树并取其预测结果的平均值来进行最终的预测。
在本文中，我们将评估随机森林算法在预测模型中的应用效果。
首先，我们需要了解随机森林算法的工作原理。
随机森林算法通过随机选择训练样本和特征来构建多个决策树。
每棵决策树都是基于不同的随机样本和特征构建的，这使得每棵树都具有一定的差异性。
在进行预测时，随机森林将所有决策树的预测结果进行平均或投票，得到最终的预测结果。
为了评估随机森林算法在预测模型中的应用效果，我们可以使用一些常见的评估指标，例如准确率、召回率、F1值等。
这些指标可以帮助我们了解模型的整体性能和预测能力。
准确率是评估模型在预测过程中正确预测的样本数占总样本数的比例。
在应用随机森林算法进行预测时，我们可以计算预测结果与实际结果相符的样本数量，并将其除以总样本数。
准确率越高，说明模型的预测能力越好。
召回率是用来衡量模型在正样本中正确预测的能力。
它是通过计算模型正确预测的正样本数量与所有实际正样本数量的比值来得到的。
召回率越高，说明模型对正样本的预测能力越强。
F1值是准确率和召回率的综合评估指标。
F1值是准确率和召回率的调和平均数，它可以帮助我们综合考虑模型的准确预测和正样本预测能力。
较高的F1值表示模型在预测过程中同时具有较高的准确性和召回率。
除了以上的评估指标，我们还可以使用交叉验证来评估随机森林算法的性能。
交叉验证是将数据集分成若干个子集，在每个子集上进行训练和测试，并计算其性能指标的平均值。
交叉验证可以更好地评估模型的泛化能力，帮助我们了解模型在真实数据上的表现。
在应用随机森林算法进行预测模型时，我们需要注意一些问题。
首先，我们需要选择合适的特征集。
特征选择是随机森林算法的关键步骤，选择不合适的特征可能导致模型效果不佳。
其次，我们需要调整决策树的数量。
利用随机森林实现气温的回归预测心得利用随机森林进行气温的回归预测是一种常见的数据分析方法。
随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树来进行预测。
在气温预测中，随机森林可以利用历史气象数据和其他相关因素来预测未来的气温变化。
随机森林的基本原理是通过构建多棵决策树，并将它们的结果进行综合来进行预测。
每棵决策树都是根据训练数据来构建的，它们之间是相互独立的。
在构建每棵决策树时，随机森林会随机选择一部分特征和样本来进行训练，这样可以增加模型的多样性和泛化能力。
在气温预测中，我们可以利用历史气象数据作为训练数据来构建随机森林模型。
这些数据可以包括气温、湿度、风速、气压等多个因素。
通过分析历史数据的模式和规律，随机森林可以学习到气象因素与气温之间的关系，并用于未来的预测。
在构建随机森林模型之前，我们需要对数据进行预处理。
首先，我们需要对数据进行清洗，去除缺失值和异常值。
其次，我们需要将数据分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
然后，我们可以选择合适的特征和标签，并对其进行归一化处理，以便于模型的训练和预测。
随机森林模型的训练过程包括两个关键步骤：决策树的构建和决策树的融合。
在决策树的构建过程中，随机森林会随机选择一部分特征和样本，并利用这些数据来构建一棵决策树。
构建决策树时，我们可以使用不同的划分准则，如基尼系数或信息增益，来选择最佳的划分特征。
在决策树的融合过程中，随机森林会通过投票或平均值的方式来综合多棵决策树的结果，从而得到最终的预测结果。
在训练完成后，我们可以使用随机森林模型来进行气温的回归预测。
对于给定的气象因素，我们可以输入模型中进行预测，得到相应的气温值。
预测结果的准确性可以通过计算预测误差或评估指标来进行评估，如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）。
随机森林模型具有一些优点。
首先，它可以处理高维数据和大量特征，而不需要进行特征选择。
其次，随机森林可以有效地处理缺失值和异常值，不需要对数据进行过多的预处理。
基于随机森林的数据预测模型构建研究近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据预测已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
而构建一个准确、可靠的数据预测模型，对于企业的发展和决策具有重要意义。
在众多数据预测算法中，基于随机森林的数据预测模型逐渐成为了研究热点，具有诸多优势和应用前景。
一、随机森林算法简介随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过多个决策树的投票来确定最终的预测结果。
在构建随机森林的时候，先随机抽取一定比例的数据和特征进行多个决策树的构建，然后再将各个决策树的预测结果进行投票和取平均值来得到最终的预测结果。
相比于单一决策树，随机森林不易过拟合，且能够提高预测的准确度和稳定性。
二、随机森林的优点1、准确性高：随机森林确保了预测的准确性和稳定性，相对于其他的机器学习算法，准确性会有所提高。
2、能够处理高维数据：对于高维数据的处理，传统的机器学习算法非常依赖于特征选择和降维等方法，但是随机森林对于高维数据的预测和处理能力非常强，不需要过多的特征选择和降维。
3、能够处理非线性问题：在很多实际的应用场景中，数据之间的关系往往少有线性关系，而随机森林能够对这种非线性关系进行有效的处理。
4、对缺失值和异常值具有鲁棒性：在实际的数据分析过程中，数据缺失和异常值是非常常见的情况，但是随机森林能够自动处理数据缺失和异常值等问题，不需要对数据进行过多的预处理。
5、易于理解和解释：随机森林算法本身就是由多个决策树构成的，每个决策树的规则和最终的预测结果都能够被理解和解释。
三、基于随机森林的数据预测模型构建对于基于随机森林的数据预测模型，一般需要包括以下几个步骤：1、数据探索和预处理：在数据探索阶段，需要对数据进行初步的探索和分析，了解数据的基本情况、分布和规律等。
在数据预处理阶段，需要对数据进行缺失值和异常值的处理，以及数据标准化和归一化等操作。
2、数据特征的选择和提取：在构建随机森林模型之前，需要选择合适的特征来描述和刻画数据。
文章标题：深度解析：python随机森林对样本进行预测的方法近年来，随机森林在机器学习领域备受关注，其由多个决策树组成的算法结构能够有效应对复杂问题，并以其高准确性和鲁棒性著称。
在python中，我们可以通过sklearn库来实现随机森林的训练和预测，下面让我们深入探讨python随机森林对样本进行预测的方法。
1. 数据准备我们需要准备好训练数据和测试数据。
训练数据用于建立随机森林模型，而测试数据则用于验证模型的准确性。
我们可以使用pandas库来读取和处理数据，确保数据清洁、完整并进行特征工程的处理。
2. 构建随机森林模型在python中，我们可以利用sklearn库中的RandomForestClassifier或RandomForestRegressor来构建随机森林模型，具体选择哪种取决于我们的问题类型。
在构建模型时，我们需要选择合适的参数，例如树的数量、树的深度等，以及进行交叉验证来优化模型性能。
3. 模型训练通过调用模型的fit方法，我们可以将训练数据输入到随机森林模型中进行训练。
模型将会在训练数据上进行学习，生成多个决策树，并综合它们的结果作出预测。
4. 样本预测一旦模型训练完成，我们就可以利用测试数据来对样本进行预测。
通过调用模型的predict方法，我们可以得到测试数据对应的预测结果，从而评估模型的准确性和性能。
5. 回顾与总结总体来说，python中随机森林对样本进行预测的方法相对简单直观，但需要注意的是模型参数的选择和交叉验证的使用，以确保模型的稳健性和泛化能力。
对于不平衡样本的处理以及特征重要性的分析也是建模过程中的重要环节。
个人观点和理解在实际应用中，随机森林的鲁棒性和准确性使其成为解决各种问题的利器，尤其在分类和回归问题中表现优异。
然而，随机森林也并非银弹，需要根据具体问题进行调参和优化，同时结合特征工程和模型融合等方法，以取得更好的效果。
结语通过对python随机森林对样本进行预测的方法进行全面探讨，相信读者已经对该主题有了更深入的了解。
利用机器学习进行用户行为分析和预测机器学习是一种使用算法和数学模型来解决问题并从数据中学习的技术。
在用户行为分析和预测方面，机器学习可以帮助我们理解用户行为模式、识别用户类型和偏好，并预测未来的行为。
下面将介绍机器学习在用户行为分析和预测中的应用以及相关的方法和技术。
一、用户行为分析用户行为分析是通过用户在产品、应用或网站上的行为数据来研究用户的行为模式和偏好。
通过对用户行为的分析，可以帮助企业了解用户需求并提供个性化的服务。
机器学习在用户行为分析中具有重要的作用，下面介绍几种常见的机器学习方法。
1.聚类分析：聚类分析是一种将相似对象归为一类的技术。
在用户行为分析中，我们可以通过聚类分析找到具有相似行为模式和偏好的用户群体。
通过分析这些用户群体，可以了解用户群体的特点，并根据不同群体的需求提供个性化的服务。
2.关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种发现数据中元素之间关联关系的技术。
在用户行为分析中，我们可以使用关联规则挖掘技术来发现用户行为之间的关联关系。
例如，我们可以发现用户购买A商品的同时也购买B商品的规律，从而帮助企业进行交叉销售和推荐。
3.时间序列分析：时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的技术。
在用户行为分析中，时间序列分析可以用于对用户行为数据进行建模，并预测未来的行为。
例如，我们可以通过时间序列分析预测用户在某个时间段内的购买量或点击量。
二、用户行为预测用户行为预测是根据用户的历史行为数据来预测用户未来的行为。
通过用户行为预测，企业可以提前做好准备并采取相应的策略来满足用户需求。
下面介绍几种常见的机器学习方法。
1.回归分析：回归分析是一种寻找变量之间关系的技术。
在用户行为预测中，回归分析可以用于对用户历史行为数据进行建模，并对未来的行为进行预测。
例如，我们可以通过回归分析预测用户在未来一个月内购买的金额。
2.时间序列预测：如前所述，时间序列分析可以用于对时间相关数据进行预测。
在用户行为预测中，时间序列分析可以用于对用户未来行为的预测。
基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例短期用户负荷预测在电力系统运营和规划中扮演着至关重要的角色。
准确地预测用户负荷可以帮助电力公司优化电力资源分配，提高电网运行的效率和稳定性。
为了改进短期用户负荷预测的准确性，本文提出了一种基于深度随机森林算法的预测模型，并以金华地区为例进行实证研究。
首先，我们简要介绍深度随机森林算法。
深度随机森林算法是对传统随机森林算法的改进和扩展，结合了深度学习的优点。
与传统的随机森林算法不同，深度随机森林算法引入了神经网络模型作为子模型，并在不同的层次上训练和融合这些子模型，以提高模型整体的泛化能力。
为了应用深度随机森林算法进行短期用户负荷预测，我们需要采集并整理金华地区的历史电力数据。
首先，我们需要收集金华地区一段时间内的用户负荷数据，例如过去一年的每小时用户负荷数据。
然后，我们可以将这些数据进行预处理，例如去除异常值、填补缺失值等。
接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
在深度随机森林算法中，每个子模型需要以不同的特征子集进行训练，以增加模型的多样性。
因此，我们可以运用特征选择的方法选择最佳特征子集。
有许多特征选择的方法可以选择，例如相关系数、信息增益等。
在本研究中，我们将使用信息增益作为特征选择的指标，以选择与用户负荷相关度较高的特征。
接下来，我们将为每个子模型创建一个神经网络。
神经网络的结构可以根据实际情况进行调整。
在本研究中，我们建议使用具有多个隐藏层的前馈神经网络，选取适当的激活函数和损失函数，并优化模型的超参数。
一旦神经网络训练完成，我们将采用集成学习的方法将所有的子模型融合起来，得到最终的预测结果。
在本研究中，我们将采用投票集成的方法，即通过投票的方式选择平均误差最小的预测结果作为最终的预测结果。
最后，我们将评估模型的性能。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过比较模型的预测结果与实际观测值之间的误差大小，可以评估模型的准确性和可靠性。
随机森林模型在金融数据预测中的应用随机森林（Random Forest）是一种强大而灵活的机器学习算法，它在金融数据预测中有着广泛的应用。
本文将介绍随机森林模型的原理和特点，并探讨其在金融数据预测方面的应用。
一、随机森林的原理和特点随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树构成。
每个决策树通过随机选择训练集的子集和特征的子集进行训练，最后再将每个决策树的结果进行集成。
这种集成的方式使得随机森林能够克服单一决策树的限制，提高预测的准确性和稳定性。
随机森林的特点主要有以下几点：1. 高度准确性：由于随机森林由多个决策树组成，每个决策树通过随机选择特征和样本进行训练，能有效避免过拟合问题，提高预测的准确性。
2. 高度鲁棒性：随机森林在处理噪声和缺失数据方面具有较强的鲁棒性，能够处理复杂的金融数据，适应不确定性的环境。
3. 可解释性强：相比于其他黑盒机器学习算法，随机森林的预测结果更易解释。
我们可以通过观察每个特征的重要性排名，了解预测结果受哪些因素的影响较大。
4. 不需要特征归一化：与一些模型如支持向量机（SVM）相比，随机森林对特征的尺度不敏感，不需要进行特征归一化，这节省了预处理的时间。
二、随机森林在金融数据预测中的应用随机森林模型在金融数据预测方面有着广泛的应用，以下是几个典型的例子：1. 股票市场预测随机森林可以应用于股票市场中的预测和交易策略制定。
通过输入多种金融指标和历史价格数据，随机森林可以训练出一个预测模型，用来预测股票的价格走势。
同时，随机森林还可以分析每个特征的重要性，帮助投资者识别哪些因素对股票价格的变动起着关键作用。
2. 信用风险评估金融机构在审批贷款或信用卡申请时，需要评估申请人的信用风险。
随机森林可以通过输入申请人的个人信息、财务数据和信用历史等多个特征，训练一个模型来评估申请人的信用状况。
随机森林的高准确性和鲁棒性可以帮助金融机构准确判断申请人的信用风险，降低坏账率。
3. 市场风险预测随机森林可以用于预测金融市场的风险。
随机森林算法案例随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它通过集成多个决策树来进行学习和预测。
随机森林算法因其高准确性和强大的鲁棒性而备受青睐，在许多领域都有着广泛的应用。
在本文中，我将介绍一个实际的案例，以展示随机森林算法的应用。
1.问题描述假设我们是一家电商公司的数据科学家，我们的业务团队希望利用用户的历史行为数据来预测用户未来是否会购买某种产品。
为了实现这个目标，我们决定利用随机森林算法来构建一个预测模型。
2.数据收集我们首先需要收集一些用户的历史行为数据，包括用户的基本信息（如年龄、性别、地区等）、用户在网站上的浏览和购买记录等。
为了简化问题，我们假设我们已经收集到了这些数据，并且已经进行了一些基本的清洗和预处理工作。
3.数据探索在数据探索阶段，我们将对数据集进行一些基本的探索性分析。
我们将查看数据的各个属性的分布情况，以及不同属性之间的相关性。
这将帮助我们对数据集有一个更深入的了解，并为接下来的建模工作做好准备。
4.数据准备在建模之前，我们需要对数据进行一些进一步的准备工作。
这包括对数据进行特征选择，处理缺失值，以及对分类变量进行独热编码等。
这些工作将为我们构建模型提供一些基本的输入。
5.模型建立接下来，我们将使用Python中的scikit-learn库来构建一个随机森林模型。
我们将利用数据集来训练模型，并通过交叉验证来调整模型的超参数，以确保模型的性能达到最优。
```pythonfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.model_selection import cross_val_score#创建随机森林模型rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0)#交叉验证scores = cross_val_score(rf, X, y, cv=5)#输出交叉验证分数print("交叉验证分数: ", scores.mean())```在上面的代码中，我们首先创建了一个随机森林分类器，并设置了一些超参数。
当下农业移动机器人的首要技术问题还是定位问题[1],当下的主流技术还是GPS 定位,但是其通讯成本高[2]。
又考虑到,农业领域中的路径规划比较简单,田垄上的路径是既定的、相似的、小范围的,其定位方法就可以是离散的,具体离散程度可以根据情况而定。
此外移动机器人需要工作的区域有多种地方,除了识别出不同的坐标以外,还需要一个模式识别方法,在不同的地方做不同的农业行为,也就是说坐标信息中还需要包含模式信息。
针对这些问题,本文提出了一个基于二维码的农业移动机器人,解决定位成本高和模式识别复杂问题,将坐标信息和模式信息都包含在二维码中即可。
除此之外,当下农业作业也越来越大规模化和区域化,在这样的现状下,我们很希望可以使用移动机器人进行人工替代,提高生产力和农业自动化程度[3]。
但是农业工作是依赖于经验的,不同情况下的作物种植、培育过程不一样。
所以一般的传统移动机器人不能很好地完成这种作业[4]。
对于这类经验性的问题,本文介绍了一种基于随机森林的决策、预测模型,通过机器学习的方法去预测和决策,解决常规移动机器人的不“灵活”、低效的特点。
1移动机器人系统组成本文针对市场的需求和现有技术的不足,介绍了一种基于随机森林和二维码识别的农业移动机器人,其应用于农业领域,本移动机器人包括摄像头、二维码识别模块、通讯模块、温度传感器、湿度传感器、处理器、电机驱动模块、运动电机和工作电机。
整个移动机器人结构如图1所示,首先移动机器人通过通讯模块得到目的地和需要进行的工作内容的指令编码,然后读取二维码,经过对二维码的读取,得知移动机器人在农业场所(如农田)中的模式识别和定位,然后进行运动电机控制向目的地靠近;到达目的地后,读取摄像头图像,通过图像来监测农作物情况,并经过图像处理方法后将其作为输入,经过图像处理和随机森林模型对农作物生长情况进行预测,并决策农业行为,如:是否进行去虫、浇水等农业行为。
经过这些农业行为后,我们将这些行为记录再通过通讯模块上传到云端进行数据收集,可以应用于其他用途:如大数据应用、专家系统分析等等。
基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例一、引言随着电力系统的发展和智能化进程加快，用户负荷预测成为电力调度和运营中的重要环节。
准确的用户负荷预测可以帮助电力系统规划者和调度员合理配置资源、提前做好调度安排、降低供电风险，并为推进能源的合理利用和节能减排提供支持。
而基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测具有高准确性、较低的计算复杂度和较好的泛化能力，因此在用户负荷预测中得到广泛应用。
本文将以金华地区作为案例，探讨基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测方法，并对该方法在金华地区的应用效果进行评估。
二、深度随机森林算法2.1 深度随机森林算法原理深度随机森林（Deep Random Forest, DRF）是一种基于随机森林算法的改进方法。
随机森林算法是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来进行分类或回归任务。
而深度随机森林算法在随机森林算法基础上引入深度学习结构，通过多层隐藏层的神经元进行特征抽取和学习，进一步提高了预测性能。
2.2 深度随机森林算法步骤深度随机森林算法的步骤主要包括：数据准备、特征选择、随机森林构建、深度学习训练和预测。
数据准备阶段，首先需要收集和整理历史用户负荷数据，包括负荷值以及影响负荷的各种特征，如时间、天气等。
然后将数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、归一化等。
特征选择阶段，利用特征选择算法对候选特征进行排序，并选择对用户负荷预测效果显著的特征。
随机森林构建阶段，采用随机抽取样本和特征的方式构建多棵决策树，并通过投票或取平均等方式得到最终预测结果。
深度学习训练阶段，通过多层隐藏层的神经元进行特征抽取和学习，进一步优化模型的预测性能。
预测阶段，利用已训练好的深度随机森林模型进行用户负荷预测。
三、金华地区短期用户负荷预测案例3.1 数据准备和特征选择针对金华地区，我们收集了过去一年的用户负荷数据，并整理了与负荷相关的特征数据，包括温度、湿度、风速等天气因素，以及节假日、工作日等时间因素。
2019年第3期 信息通信2019(总第 195 期）INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.N o 195)基于随机森林算法的农村用户返乡预测王文学\陈天池^徐海燕2(1.中国电信股份有限公司安徽分公司，安徽合肥230000;2.深圳天源迪科信息技术股份有限公司，广东深圳518000)摘要：安徽作为劳务大省，每年春节都有大量消费群体返乡。
为了更好支撑春节期间电信业务市场业务拓展，预测农村 用户的返乡情况，中国电信安徽分公司利用机器学习中的随机森林算法建立相应的预测模型。
模型以用户的通话行为 等作为输入特征，利用随机森林算法对农村用户返乡情况进行了预测。
同时建立了决策树模型与之对比，相比而言，随 机森林算法具有更好的分类效果，同样在实际营销过程中，有效地提高了营销运营效率。
关键词：随机森林;返乡；营销中图分类号:F623 文献标识码:A文章编号：1673-1131(2019)03-0250-03Prediction of rural users returning home based on random forest algorithmWang wenxue1,Chen tianchi1,Xu haiyan2(1 .Anhui branch o f China telecom co.LTD,Anhui hefei,230000;2.Shenzhen Tianjman Die Information Technology Co.,Ltd,Shenzhen,518000)Abstract:In order to predict the returning situation of r ural users,the paper USES the random forest algorithm in machine learning to build the corresponding prediction model.The random forest algorithm is used to predict the returning situation of rural users.At the same time,the decision tree model is established and compared with pared with it,the random forest algorithm has better classification effect and also effectively improves the marketing operation efficiency in the actual marketing process.K ey words:Random forest;Returning home;Marketing〇引言大运营商营销活动的重要节点，更是一年当中农村促销各类安徽省作为劳务输出大省，每年有超过1000万人外出务 工，春节前后，大量外出务工人群返乡。
因此，春节前后是各电信业务的黄金时期。
为了更好支撑春节期间电信业务市场 业务拓展，有效支撑春节返乡营销保障专项工作[1]。
本文提成教师通过后台可以实现对学习视频的添加功能。
教师登 录后台管理，填写相应的正确信息后进入系统，填写视频编号，视频内容介绍，添加视频附件等信息。
3.2修改试卷教师用户登录了后台管理界面，进入试卷管理功能界面，然后修改试卷的专业，课程，题目，选项，难度系数等信息，提 交，完成修改，教师修改试卷的主要操作是修改试卷信息，改 变试卷的难易程度，完善试卷信息。
教师通过试卷管理界面，选择要修改的试卷，进行修改，修改成功，试卷更新成功。
3.3提交疑问信息面向在线教育的课程W eb应用系统讲究师生互动交流，学生可以通过提交疑问信息，请求教师来解惑。
学生用户通 过提交疑问信息，向教师询问有关自己疑惑的问题，请求解决 困扰自己的问题。
3.4删除资料教师用户在后台管理界面下，进入资料查询功能界面，选 择要删除的相应的资料信息，选择删除。
删除核心代码如下：if(id!=0){ CourseEntity entity=clazzDao.selectById(Cour-seEntity.class,id);if(entity!=null){ clazzDao.delete_(entity);//删除单个} }else if(!WebUtils.isEmpty(ids)){for(Strmg idstr :array){//删除多个int mid=WebUtils.StringToInt(idstr);if (mid!=0) {CourseEntity entity =clazzDao.selectByld (CourseEntity.class,mid);if(entity!=null)clazzDao.delete_(entity);4结语该面向在线教育的课程Web应用系统是一个比较优越的学习平台，然而也存在其局限性。
面向在线教育的课程Web应用系统的资料毕竟是有限的，而且开发技术总是在不断的发展，可以融合更多地区，慢慢放开更多的教师权限，让教师成为这个系统的主要建设者和管理者。
该系统由教师简介、用户注册、用户登录、学习视频、资料下载、讨论答疑、在线测 试、系统简介、后台管理九个功能模块组成，并通过对各个模块的功能分析，给出了核心木块的详细设计和实现。
针对数据量比较大的操作，采用分页和延迟加载的原理，每次只取一个合理的数量，同时采用人性化的设计,判断用户可以接受的延时范围，为用户提供丰富和方便的信息查询功能，进一步提高用户体验。
参考文献：[1]刘春玲.基于J2E E平台的教务管理系统的设计[D].合肥工业大学,2010.[2]徐明华.Java W eb整合开发与项目实战[M].北京:人民邮电出版社,2010.6.[3]郑阿奇.M ySQ L实用教材(第2版)[M].北京:电子工业出版社,2014.5.课题资助:教育部职业院校2018-2020年信息化教学研究课题“新时代民办职业院校青年教师信息化教学能力提升的策略研究”(项目编号:2018LXB0181)作者简介:刘萍(1981-),女，江西高安人，南昌职业学院,讲师，主要从事:计算机应用;章胜江(1977-)，男，安徽东至人,南昌职业学院，硕士，副教授,主要从事:信息技术管理。
250随机森林算法，该算在决策树理论基础上发展起来的一种新 的分类算法，它解决了小样本、高维度和多分类等实际问题， 并且无需做特征选择，对数据集的泛化能力强，既可以处理离 散型数据，也可以处理连续型数据，既克服了神经网络收敛 速度慢，需要大量样本等缺点，也很好地解决决策树过拟合或 欠拟合，以及经典S V M 对多分类模型准确率较低等情况，具 有较好的推广性121•本文将泛化能力强、训练速度快的随机森 林算法引入空气质量评价模型，对返乡用户进行挖掘识别，从 而为一线营销提供依据，进而提前抢占市场先机，提髙电信用 户市场保有率。
1算法说明随机森林算法是由美国统计学家Leo Breiman 于2001年 提出的一种分类算法，该算法利用自助重采样的技术，以随机 的方式来构建一个森林，从初始训练样本中有放回的重复随 机抽取n 个样本组成新的训练集样本并进行决策树训练，然 后按照上述步骤产生m 棵决策树，从而组成随机森林气随机 森林可以生产几百个甚至几千个决策树，它的预测分类结果 是通过模型中的所有决策树的投票结果来执行的，票数最多 的一类即为随机森林模型选出来的最佳分类器[4]。
总的来说 随机森林就是一个综合考虑多个决策树而形成的一种集成分 类器的算法。
其本质是对决策树算法的一种优化改进，对多 个决策树进行合并，每棵决策树的建立都依赖于随机抽取的样本单个决策树的分类效果可能并不是很好，然而在随机 生成大量的决策树之后，测试样本就可以通过每棵决策树的 分类结果进行统计后选择最优分类。
随机森林的大致处理过程如下所示：(1) 从样本集中有放回的随机抽取n 个样本；(2) 从所有训练特征中随机选择k 个特征，利用这k 个特 征对(1)中选取的样本构建决策树模型；(3) 重复上述两步m 次，即可生成m 棵决策树，进而构成随机森林；(4)输入新的样本数据，经过每棵树的决策，最后投票确认分到哪一类。
2模型建立过程2.1业务理解春节返乡期间，外地人员返乡，由于地市的变更会带来手 机话费、流量资费的提髙•因此返乡期间是运营商进行用户 营销以及策反的一个绝佳时机。
通过构建返乡模型，从而实 现目标用户的精准营销与挖掘。
同时模型预测输出的返乡用 户，也将作为一线人员进行返乡用户营销的有利支撑。
2.2数据准备2.2.1数据选取以目标用户前几个月的通话行为信息建立宽表，然后探索返乡用户的通话行为特征。
首先，用2017年10,11,12月的 目标用户的通话行为特征，并用2018年春节是否返乡来确定 正负样本进行建模，选择较优的模型。
然后，使用此模型对 2018年8, 9,10月的目标用户的通话特征进行预测。
此次建 模共获取训练目标用户数248万，预测用户规模280万。
主 要选取以下几个维度：(1)用户基本属性信息:本地网信息、套餐名称、归属网格、 付费类型等；(2) 用户交往圈信息:交往号码，交往号码归属本地网等;信息通信王文学等:基于随机森林算法的农村用户返乡预测(3)用户通话信息:通话时长、通话次数、节假日通话次数、 主叫次数等。
2.2.2數据清洗通过数据选取步骤，得到数据建模宽表，由于样本数据中 常常包含许多含有噪声、不完整，甚至不一致的数据,对数据 挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理I a 。
数据预处理主要包 括:数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据归 一化等。
结合业务相关经验与知识，对本文所涉及的缺失数 据较少的字段进行相关插补，对离群点数据做删除处理。
2.2.3特征选择在有限的条件下，本次模型主要选取通话特征维度进行 建模，并设计以下宽表字段：表1建模宽表字段字段榷述o p p n b r目标用户号矾〇pj>_lAto_id 目标用户地市fa m ^o b f农H 家庭号码家庭号码所在地a v g ^a l^c m s 平均通话次数a v g _a ll_d u r 平均通话时长a v g _a ll_d a y s 平均通话天数a v g _h 〇lid a y s_c a ts 节假均通话次数av g ^w e elc d a y 一cn ts 工作日平均通话次数w €*k h o li_cn t_ratio 工作曰和节假B 通话次数占比flv^L _b o lid iy s_d u r 节假日平均通话时长a v g _w e e k d a y _d u r 工作B 乎均通话时长w e ek h o Ii_d u i_ra tio 工作日和节傯日通话时松占比a v g _d a y _iim e_c n ts 平均白天通话次数a v g _n ig h t_iim e _c n c s 平均夜晚通话次数d aym gh t_cn t_ratio 白天和夜晚通话次数片比a v g _d a y _tim c_d u r 平均白天通话时长a v g t a __night_tinie_diir 平均夜晚通话时长d ayn i^ht—d ur_raiio白天和夜晚通话时长占比i f fa n x ia n g»否返乡2.3返乡模型建设建立返乡模型，最终是预测用户是否返乡,是一个二分类的问题，因此此次建模应当使用分类算法。
