【摘 要】
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决策树是使用最为广泛的分类预测算法之一,它能探究并直观展现多维数据的内在规律.本文采用C5.0决策树构建健身课程重购意愿影响因素模型,发现5个关键因素按重要性从高到低排序依次为“健身消费意愿”“课程时间自主性”“课程预约便利性”“每周健身次数”和“每次健身时长”,模型具有较好的准确性(96％)和预测泛化能力(82％).
【机 构】
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安徽体育运动职业技术学院体育教育管理系,安徽 合肥230051;安徽体育运动职业技术学院基础部,安徽 合肥230051
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决策树是使用最为广泛的分类预测算法之一,它能探究并直观展现多维数据的内在规律.本文采用C5.0决策树构建健身课程重购意愿影响因素模型,发现5个关键因素按重要性从高到低排序依次为“健身消费意愿”“课程时间自主性”“课程预约便利性”“每周健身次数”和“每次健身时长”,模型具有较好的准确性(96％)和预测泛化能力(82％).
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