基于随机森林和多元回归的海难生还人数预测分析

发布时间：2022-01-14 03:14

　　海难是人们现今最难处理的突发案件之一,关乎到上百人的生命。以对预测海难生还人数的工作做出贡献为目的,本文通过使用多元回归和随机森林模型,以Kaggle网站上搜到的一次海难数据为例,从多方面预测海难生还人数并建立模型、并对两者进行比较与分析。我学习了数据挖掘的概念、相关技术和前沿应用、随机森林模型和逻辑回归模型。我创意性地将我所考虑到的所有可能影响乘客生还的因素总结并分类,然后建立了两种模型,接着利用从网上得到的数据,将随机选出的训练集输入进模型,得到测试集的结果,数据预测大概完成。根据结果,我发挥自己的思考,试着猜测此结果影响因素背后的理由,和当时背景下可能的社会因素。最后我对自己的收获进行了总结。 

【文章来源】：中国新通信. 2019,21(11)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
一、前言
二、国内外研究现状
    国内:
    国外:
三、利用多元;逻辑回归模型预测海难中生还人数
    3.1多元逻辑回归模型介绍
    3.2数据来源与处理和模型假设
    3.3模型的建立与求解
四、随机森林模型
    4.1随机森林及其算法介绍:
    4.2随机森林模型的建立和其结果
五、实验的结果及分析
六、结论与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于可视化图谱的国内外大数据研究[J]. 赵蓉英,魏明坤.  情报科学. 2016(12)
[2]随机森林方法研究综述[J]. 方匡南,吴见彬,朱建平,谢邦昌.  统计与信息论坛. 2011(03)
[3]基于数据挖掘决策树的犯罪风险预测模型[J]. 金光,钱家麒,钱江波,黄蔚民.  计算机工程. 2003(09)



本文编号：3587694