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申请/专利权人：南京莱斯信息技术股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于随机森林算法的城管巡逻地点推荐的方法，包括：对城管历史数据进行预处理；对预处理后的数据进行特征工程，以提高模型的准确性；构建、训练随机森林算法模型；使用滑动时间窗口交叉验证评估模型的准确度，并根据评估结果对模型进行调整以优化性能；使用优化后的模型对多个聚类进行预测，得到各个聚类在未来1小时内预测发生的事件数量，基于预测的结果，对城管巡逻地点进行推荐。本发明方法以事件发生的数量为出发点，基于随机森林算法对某一地区的事件发生数量进行预测，能够更全面地捕捉事件发生的规律和影响因素，为城管巡逻提供更可靠的数据支持。
主权项：1.一种基于随机森林算法的城管巡逻地点推荐的方法，其特征在于，步骤如下：1对城管历史数据进行预处理；2对预处理后的数据进行特征工程，以提高模型的准确性，包括特征选择、特征处理、生成新特征；3使用步骤2中得到的特征构建、训练随机森林算法模型；4使用滑动时间窗口交叉验证评估模型的准确度，并根据评估结果对模型进行调整以优化性能；5使用优化后的模型对多个聚类进行预测，得到各个聚类在未来1小时内预测发生的事件数量，基于预测的结果，对城管巡逻地点进行推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京莱斯信息技术股份有限公司 一种基于随机森林算法的城管巡逻地点推荐的方法
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