【2022年高教杯数学建模】C题:古代玻璃制品的成分分析与鉴别方案及代码实现(三)

该博客主要介绍了如何利用决策树模型对古代玻璃文物的化学成分进行分析,以预测其所属类型。通过信息增益算法建立的决策树,实现了对玻璃的准确分类,并进行了敏感性分析,确保模型的稳定性和合理性。

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1.问题三:

对附件数据中未知类别玻璃文物的化学成分进行分析,鉴别其所属 类型,并对分类结果的敏感性进行分析。

2.问题三的分析

需要我们对附件表单 3 中未知玻璃文物的化学成分的数据进行分析,并预测 其所属的类型,并进行敏感性分析。

第一步分析:根据表单二中的数据建立决策树模型,选择最佳的特征分类方 法,利用建立的决策树模型对表单 3 中的数据进行分类,并分析模型的合理性。

第二步分析:根据上一步建立的模型,我们观察不同分类器个数对模型评分 结果的影响,并给出模型的稳定性结论。

3.问题三的建模与求解

问题三需要我们对表单 3 中未知玻璃文物的化学成分进行分析,并预测其所 属的类型,并进行敏感性分析。 我们结合表 1 和 2,建立一个以玻璃种类划分的决策树。

利用以上建立的决 策树首先对表 3 的数据进行一级划分,划分为两种玻璃。再利用问题二的聚类重 心对表 3 继续进行亚类划分。 我们的决策树是基于信息增益的算法,算法的步骤如下所示:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
我们根据表 1 和表 2 建立的决策树为:

在这里插入图片描述
由此可知,选择的划分特征为氧化铅的含量,如果氧化铅的含量低于 5.46, 则分为高钾玻璃,否则分为铅钡玻璃,模型的准确率为 100%,说明分类结果比 较合理。

接下来,我们利用训练好的决策树模型,结合问题二中的聚类中心,对表单 3 中的数据进行分类,分类结果如下:
在这里插入图片描述
在此基础上对数据进行扰动处理,将变量值在范围(-110%,+110%)内进 行随机缩放,观察结果与未进行扰动时结果的对比情况,进行灵敏性分析,结果 如下表所示:
在这里插入图片描述
最终得出扰动后,模型的准确率为 100%,说明了模型具有良好的稳定性, 比较合理,可以应用于分类中。

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