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多关系数据挖掘技术研究及在纳税评估中的实现的中期报告.docx
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多关系数据挖掘技术研究及在纳税评估中的实现的中期报告.docx
该【多关系数据挖掘技术研究及在纳税评估中的实现的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多关系数据挖掘技术研究及在纳税评估中的实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。多关系数据挖掘技术研究及在纳税评估中的实现的中期报告本研究项目旨在探究多关系数据挖掘技术在纳税评估中的应用。在中期报告中,我们从数据收集、数据预处理、特征选择和建模等方面对研究进展进行了总结和分析。一、数据收集首先,我们从多个税务局获取了带有丰富关系信息的税收数据,包括纳税人基本信息、税种、税收金额等。这些数据被存储在关系型数据库中,需要进行数据转换和预处理以满足数据挖掘需求。二、数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中必不可少的步骤。我们使用了数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术。在数据清洗中,我们识别并处理缺失值、重复值和异常值。在数据集成中,我们将来自不同数据源的数据进行整合。在数据变换中,我们使用了基于时间序列的技术对数据进行平滑、离散化和归一化处理。在数据规约中,我们提取了具有代表性的特征。三、特征选择特征选择是确定模型输入的关键步骤。我们使用嵌入式和过滤式两种特征选择技术来选择具有显著影响的特征。其中,嵌入式特征选择技术通过将特征选择和模型训练结合起来进行特征选择,可以提高模型的效率。而过滤式特征选择技术则是在建模之前对特征进行筛选,确保只选择对模型有用的特征。四、建模在特征选择完成后,我们使用了多种机器学****算法,包括决策树、支持向量机和随机森林等,对数据进行建模和预测。我们使用交叉验证技术来评估模型的准确性和稳定性,并进行调参优化以提高模型表现。总之,本研究项目在数据预处理、特征选择和建模等方面取得了重要进展。我们预计在未来的研究中,将进一步优化模型性能和改进建模方法,探索更加细粒度的纳税评估方式。
多关系数据挖掘技术研究及在纳税评估中的实现的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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