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電銷防封線路

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從12個(gè)基分類器的行為識(shí)別結(jié)果來(lái)看，由于不同用戶的行為差異較大，因此第二種數(shù)據(jù)分組方式中，分別采用其他組的數(shù)據(jù)（第五組除外）來(lái)訓(xùn)練基分類器而用第五組數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試時(shí)，不論是采用SVM還是決策樹(shù)分類算法，行為識(shí)別的準(zhǔn)確率都比較低。三種數(shù)據(jù)分組凡是相比，第三種分組方式的行為識(shí)別準(zhǔn)確率較高。

總的來(lái)說(shuō)，不論采用哪種數(shù)據(jù)分組方式，多分類器融合的行為識(shí)別模型結(jié)合了各個(gè)基分類器的優(yōu)點(diǎn)，其行為識(shí)別準(zhǔn)確率比單個(gè)基分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率高，在第三種數(shù)據(jù)分組方式中，行為識(shí)別準(zhǔn)確率最高提高了25.99%。

4 結(jié)論

為了提高移動(dòng)用戶行為識(shí)別的準(zhǔn)確率，本文提出了一種基于多分類器融合的行為識(shí)別模型。本文將特征數(shù)據(jù)集按照三種不同的方式分別劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，采用SVM算法和決策樹(shù)算法分別訓(xùn)練基分類器，并對(duì)各基分類器和多分類器融合后的行為識(shí)別結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，多分類器融合的行為識(shí)別模型能夠提高行為識(shí)別的準(zhǔn)確率，最高達(dá)25.99%，充分驗(yàn)證了改模型的有效性。