基于k-DT-LR融合模型的农村商业医疗保险潜在客户识别分析
来源：湖北农业科学杂志2022年第24期北京时间：
作者：周可心, 袁永生, 林春进
单位：河海大学理学院,南京 211100
摘要：为促进农村商业医疗保险的发展,提出了一种基于k-近邻算法、决策树算法和逻辑回归算法的k-DT-LR融合模型,动态地为集成中的每个学习器分配有效能力,并根据CGSS2017家户调查数据,构建农村商业医疗保险潜在客户识别模型。结果表明,k-DT-LR融合模型算法的分类准确率达到90.024%,召回率达到91.402%,能够精确地识别出农村商业医疗保险潜在客户。
关键词：农村商业医疗保险,k近邻算法,决策树算法,逻辑回归算法,集成学习,潜在客户识别
基金资助：国家自然科学基金项目（11201116）
