摘要:
数据挖掘技术运用于餐饮行业具有一定的社会价值,通过预测餐饮行业客流量,根据客流量多少餐厅合理为顾客准备用餐,有利于提升顾客用餐体验,提高餐饮质量的同时让餐饮行业更高效运作。本文通过研究线性回归算法与随机森林算法理论,提出将线性回归算法与随机森林算法融合的思想,将其应用在餐厅顾客回访数量预测,并通过实验证明该思路的合理性和可实施性。通过实验对比,算法融合思路比线性回归算法准确率提高了约3.004%,比随机森林算法提高了约2.022%。比以往大部分研究取得更优的预测效果,为数据挖掘技术在餐饮行业的应用提供了新的思路。
