汽车消费者购买意愿的决策树分类研究
Journal: Economics DOI: 10.12238/ej.v7i2.1354
Abstract
识别汽车消费者购买意愿能辅助有效预测汽车消费者的购买行为,构建基于决策树的汽车消费者购买意愿分类模型,有助于提高汽车消费者购买意愿的准确性。采用问卷调查获取638份数据,运用SPSS Modeler 18软件和C5.0决策树方法,利用特征选择识别关键预测变量,并建立汽车能源类型选择和汽车品牌类型选择的决策模型,研究结果显示：能源类型的分类准确性为86.85%,品牌类型的分类准确性为88.28%。
Keywords
决策树；汽车消费者；购买意愿；分类
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