基于集成学习的数据挖掘算法在电商分析中的应用研究
曹卿
闽南理工学院 信息工程学院,福建 石狮 362700
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(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 65-70 )