数据挖掘评估中融合多目标决策算法应用研究

摘要

机器学习中评估模型的性能是当前较为热门的方向,尤其是在数据挖掘过程中如何评估、高效地获取最优决策算法,以此来达到最佳的决策分类效率.文章提出了融合目标值和专家权重的多目标决策算法,专家权重采用定量化方式,且在判断群决策矩阵中使用最小二乘法来优化AFP的权重计算过程.以某银行信用卡信息来验证文章算法,对经典的分类算法进行多目标决策,并应用评估模型来获取得到最佳的分类算法.