System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法技术_技高网

一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法技术

技术编号:40143330 阅读:5 留言:0更新日期:2024-01-23 23:57
本发明专利技术属于智慧环卫技术领域,具体涉及一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法;所述方法包括获取影响环卫人员工作质量等级评价相关的评价数据以及评价标签,所述评价数据包括环卫人员的属性数据和环卫人员在工作过程中的工作数据;利用相关度对各个评价数据进行处理,提取出初筛评价数据;利用冗余度和重要度对各个初筛评价数据进行筛选,提取出样本评价数据;将样本评价数据输入到训练完成的随机森林中,输出预测结果;将随机森林每棵决策树的预测结果进行加权融合,得到最终的环卫人员工作质量等级评价结果;本发明专利技术能够得到较为准确的工作质量等级结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智慧环卫,具体涉及一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法


技术介绍

1、工作质量等级评价通常指对员工在工作中表现的质量水平进行评估和分类的过程。将这种评价用于衡量员工在工作任务或职责方面的绩效,判断他们是否达到了特定的工作质量标准或期望。将工作质量等级评价用于环卫人员工作质量等级评价中,帮助相关环卫部门及时了解员工的绩效和潜力,制定相关奖惩和培训计划,进一步完善环卫工作管理系统。

2、目前,常见用于分类的算法主要有决策树、随机森林(random forest,rf)、支持向量机、k近邻算法和卷积神经网络等。决策树是一种常见的机器学习算法,用于分类和回归任务。它模仿人类做决策时的思维过程,通过一系列的分支来对数据进行分类或预测。然而,过于复杂的决策树容易过拟合。随机森林是一种基于集成学习思想的机器学习算法,用于分类、回归和特征选择任务。它通过构建多个决策树并将它们组合在一起来提高预测准确性和泛化能力,随机森林能够有效地应对过拟合问题。

3、在实际应用过程中,随机森林算法中每个特征的权重取相同的值,导致它可能无法充分利用环卫工作质量评价数据中存在的有价值的信息,尤其是存在噪声特征、高维数据、特征相关性很高的情况下,错误将噪声特征视为与其他重要特征一样重要,或无法识别出哪些特征对目标变量的预测最为重要导致模型性能降低,从而影响环卫人员工作质量评价结果。


技术实现思路

1、鉴于现有技术中对环卫工作人员工作质量的评价的传统方式有定期或不定期的检查和评估,通过问卷调查用户对环卫工作满意度等。这些传统方式不能排除偶然性、效率较低、评价结果具有较强的主观性,不利于进一步完善环卫工作管理系统。本专利技术提出了一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,所述方法包括:

2、获取影响环卫人员工作质量等级评价相关的评价数据以及评价标签,所述评价数据包括环卫人员的属性数据和环卫人员在工作过程中的工作数据;

3、利用相关度对各个评价数据进行处理,提取出初筛评价数据;

4、利用冗余度和重要度对各个初筛评价数据进行筛选,提取出样本评价数据;

5、将样本评价数据输入到训练完成的随机森林中,输出预测结果;

6、将随机森林每棵决策树的预测结果进行加权融合,得到最终的环卫人员工作质量等级评价结果。

7、本专利技术的有益效果:

8、本专利技术使用相关度对影响环卫人员工作质量等级评价相关的评价数据进行初步筛选,能够排除一部分无关的评价数据;使用冗余度对初步筛选后的初筛评价数据进行再次筛选,去除了其中大量重复的冗余数据;还使用了重要度对评价数据进行三次筛选,更进一步提升了评价数据的准确性和有效性;利用随机森林的多决策树来对不同评价数据以及相应评价标签对应的预测结果进行加权融合,能够得到较为准确的工作质量等级结果。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述获取影响环卫人员工作质量等级评价相关的评价数据以及评价标签之后还包括对所述评价数据以及评价标签进行预处理;当所述评价数据的缺失比例超过第一阈值时,删除所述评价数据,当所述评价数据的缺失比例低于第一阈值且高于第二阈值时,采用均值或众数填充缺失值;当所述评价数据的缺失比例低于第二阈值时,采用特殊字符标记缺失值;采用可视化方法或者统计方法检测异常值,采用平均值或者中位数替换异常值;采用标准化对不同的评价数据以及评价标签进行处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,对所述评价数据以及评价标签进行预处理还包括通过随机抽样和随机统计处理,利用蒙特卡洛法对评价数据进行验证,验证处理后的评价数据对应的评价等级是否对应,若两者相对应,则保留预处理后的评价数据以及评价标签,否则删除预处理后的评价数据以及评价标签,调整第一阈值和第二阈值的大小,并重新进行预处理。</p>

4.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述利用相关度对各个评价数据进行处理,提取出初筛评价数据包括:

5.根据权利要求4所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述相关度的计算公式包括:

6.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述利用重要度和冗余度对各个初筛评价数据进行筛选,提取出样本评价数据包括:

7.根据权利要求6所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述冗余度的计算公式包括:

8.根据权利要求7所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述重要度的计算公式包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,所述获取影响环卫人员工作质量等级评价相关的评价数据以及评价标签之后还包括对所述评价数据以及评价标签进行预处理;当所述评价数据的缺失比例超过第一阈值时,删除所述评价数据,当所述评价数据的缺失比例低于第一阈值且高于第二阈值时,采用均值或众数填充缺失值;当所述评价数据的缺失比例低于第二阈值时,采用特殊字符标记缺失值;采用可视化方法或者统计方法检测异常值,采用平均值或者中位数替换异常值;采用标准化对不同的评价数据以及评价标签进行处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于随机森林的环卫人员工作质量等级评价方法,其特征在于,对所述评价数据以及评价标签进行预处理还包括通过随机抽样和随机统计处理,利用蒙特卡洛法对评价数据进行验证,验证处理后的评价数据对应的评价等级是否对...

【专利技术属性】
技术研发人员:王庆王光奕景涛郝薇薇银国友雷空张颖韩秋莎
申请(专利权)人:中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1