本文以A市12366稅務(wù)熱線為例,從稅務(wù)熱線客服本身的特征與行為出發(fā),引入機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林算法,構(gòu)建服務(wù)質(zhì)量預(yù)測模型。實驗結(jié)果顯示該模型的擬合優(yōu)度為86.30%,而用來對比驗證的多元線性回歸預(yù)測模型的擬合優(yōu)度僅為36.3%。其次,通過對服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行事前預(yù)測與把控,不斷地優(yōu)化影響因素,從而有效地提高A市稅務(wù)熱線服務(wù)質(zhì)量。研究發(fā)現(xiàn),通過優(yōu)化工作經(jīng)驗、實際接聽量以及工時利用率等因素可以有效地提高服務(wù)質(zhì)量。 

【文章來源】：財會通訊. 2020,(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

通過交叉驗證展示決策樹數(shù)量對模型擬合的影響

(1）直觀對比。為了更加直觀地比較隨機(jī)森林模型和線性模型的對稅務(wù)熱線服務(wù)質(zhì)量的預(yù)測情況，抽取30個服務(wù)質(zhì)量預(yù)測樣本進(jìn)行直觀對比（如圖2和表3所示）。其中，圖2中黑色代表真實的服務(wù)質(zhì)量得分，藍(lán)色為基于隨機(jī)森林預(yù)測模型的服務(wù)質(zhì)量預(yù)測值，紅色為多元線性模型的服務(wù)質(zhì)量預(yù)測值。(2)MSE值對比。為了更加準(zhǔn)確地比較兩種模型預(yù)期精度，分別計算兩種模型預(yù)測值的MSE（均方誤差）（見表4）。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3332446