基于数据挖掘的笔记本电脑价格影响因素研究—以京东商城为例
作者：张家通
单位：河北经贸大学
本文依据电脑销售相关行业知识,在充分考虑硬件、外观、品牌的基础上选取了10个指标,构建了基于随机森林(RFR)算法的价格预测模型。运用网络爬虫技术爬取京东商城笔记本电脑数据分析研究。结果表明:与决策树、XGBOOST算法相比,随机森林(RFR)算法具有更好的预测准确率,达到0.811,通过分析数据得出,显卡和处理器(CPU)的性能高低是影响笔记本电脑价格的最重要因素,这些参数对笔记本电脑的价格起决定性作用。
DOI：
关键词：
Array
所属期刊栏目：
学术研究_计算机应用
分类号：
F426.671;TP311.13;TP368.32
页码：
58-62
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