SPSS Clementine决策树建模在图书馆中的应用
，构建一个决策树分类模型，对对象进行分类。文献[5-6]为决策树在图书馆读者借阅数据中的应用实例，其中文献[5]利用C4.5算法，对306条读者借阅记录进行了分类建模，利用学历、专业和年级三个属性，构建借阅次数（高/中/低）分级模型，得出的结论为：学历是第一决定因素，其次是专业和年级，研究生和大四学生借阅量低等。笔者认为文献[5]挖掘的数据量过小，不具有足够的说服力，且借阅次数分级采取主观划分的方法，缺乏依据。文献[6]利用ID3算法，对1969条研究生的借阅记录进行了分类建模，利用读者是否为新生、是否为工程类学生、性别和距离图书馆的远近等属性，构建决策树模型，得出的结论为：读者是否为新生为第一决定因素，其次为是否工程类、距离远近和性别，一年级新生离图书馆近的、高年级工科学生为活跃读者等。笔者认为文献[6]的数据只覆盖研究生读者，样本不全，且模型仅从训练数据构建，没有测试数据测试，使模型的普适性受到怀疑。另外，文献[5-6]没有对具体所用
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