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有关于决策树算法在第三方物流企业信用评级中的与应用

 in electronic commerce, but the credit problems of the third party logistics enterprise has become a major obstacle to the development of E-commerce logistics. In this paper, the decision tree model is introduced into the credit rating system of the third party logistics enterprises. Using decision浅论云南蔬菜冷链物流系统建设有关于决策树算法在第三方物流企阐释可循环利用:实现绿色物流包装探索物流信息化建设潜藏投资热点谈高校物流专业实践教学改革的深探究基于Web Service的电子口岸物试析淘宝网物流模式的理由与策略简述XD国际物流有限公司运输情况浅论新形势下物流会计创新论现代物流理念在建筑施工物资管试述广西北部湾经济区高职物流示关于的基于岗位需求的高职物流管试谈基于MES港口物流管理系统浅谈物流包装提升物流服务价值浅谈中国智能物流骨干网运作模式分析我国冷链物流标准化理由挖掘探讨顺丰速运快递物流管理存在的简论基于绿色物流的物流成本降低简析守望物流人的一片蓝天简析沃尔玛:低碳物流正加速

决策树算法在第三方物流企业信用评级中的研究与应用摘 要:第三方物流企业是电子商务运转中的重要环节,其健康发展对电子商务具有非常重要的作用,但是目前第三方物流企业的信用理由成为电子商务物流发展的一大障碍。文章将决策树模型引入到第三方物流企业信用评级体系中,采用决策树ID3算法,通过定量计算训练集样本中各属性信息,准确得到决策树。实践表明,该决策树经过测试样本的测试和调整后准确率较高,能较好地运用于信用评级中。
  关键词:第三方物流;决策树;信用评级;ID3算法
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  Abstract: The third party logistics enterprise is an important link in the operation of electronic commerce, its healthy development plays a very important role in electronic commerce, but the credit problems of the third party logistics enterprise has become a major obstacle to the development of E-commerce logistics. In this paper, the decision tree model is introduced into the credit rating system of the third party logistics enterprises. Using decision tree ID3 algorithm, calculating the attribute information among the large training sample sets, to get an accurate decision tree. Practice shows that, through several adjustment and test from sample sets, the decision tree has a high accuracy, and can be well applied to credit rating.
  Key words: third party logistics; decis

有关于决策树算法在第三方物流企业信用评级中的与应用关于的基于岗位需求的高职物流管简析守望物流人的一片蓝天简谈最受物流企业青睐的重卡品牌探讨顺丰速运快递物流管理存在的试析淘宝网物流模式的理由与策略简述XD国际物流有限公司运输情况简论周韶宁:百世物流的“黑马”试谈基于MES港口物流管理系统论现代物流理念在建筑施工物资管阐释可循环利用:实现绿色物流包装浅谈物流包装提升物流服务价值探究基于Web Service的电子口岸物浅论云南蔬菜冷链物流系统建设探索物流信息化建设潜藏投资热点简述军地共育物流人才的几点深思简析汪洋:为物流业发展营造良好环分析我国冷链物流标准化理由挖掘简论基于绿色物流的物流成本降低简析沃尔玛:低碳物流正加速浅谈中国智能物流骨干网运作模式into the credit rating system of the third party logistics enterprises. Using decision tree ID3 algorithm, calculating the attribute information among the large training sample sets, to get an accurate decision tree. Practice shows that, through several adjustment and test from sample sets, the deci

 
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