[发明专利]一种基于优化C5.0和Apriori的民航NOSHOW预测及强因子分析方法

摘要

一种基于优化C5.0和Apriori的NOSHOW预测及强因子分析方法。其包括收集离港数据，选取与NOSHOW相关的N项指标的数据作为属性因子集合，将由N项指标的数据组成的数据样本集合分成训练样本集合和测试样本集合；利用训练样本集合，采用优化C5.0决策树算法构造NOSHOW预测模型，用测试样本集合对NOSHOW预测模型进行验证分析，同时生成与NOSHOW相关的属性因子的量化结果；从量化结果中提取与NOSHOW相关的强因子，采用Apriori算法对提取出来的强因子进行关联规则挖掘等步骤。本发明不仅降低高成本分类错误率，而且在运行速度和内存执行效率上得到了提高，生成的规则集更直观、更准确。对影响NOSHOW的属性因子进行量化，得到了不同影响程度的量化结果。

主权项

1.一种基于优化C5.0和Apriori的NOSHOW预测及强因子分析方法，其特征在于：所述的分析方法包括按顺序进行的下列步骤：步骤一、收集民航旅客信息服务系统产生的离港数据，从中选取与NOSHOW相关的N项指标的数据作为属性因子集合，然后将其中的部分数据进行预处理，之后将上述由N项指标的数据组成的数据样本集合分成训练样本集合和测试样本集合；步骤二、利用上述训练样本集合，采用优化C5.0决策树算法构造NOSHOW预测模型，用测试样本集合对NOSHOW预测模型进行验证分析，同时生成与NOSHOW相关的属性因子的量化结果；步骤三、从上述量化结果中提取与NOSHOW相关的强因子，采用Apriori算法对提取出来的强因子进行关联规则挖掘。