作品主要是通过sk learn模块，搭建随机森林回归模型，通过对基站下附着的用户满意度打分来评价该基站的用户感知情况，通过特征选择、数据清洗、异常值处理、特征重要性选择、以及特征可视化，持续优化迭代模型，不断提升模型的mae指标，不断输入新的数据，提升模型的泛化能力。最终模型可实现的功能是对全网所有基站进行满意度打分，同时，可根据打分情况输出低感知基站的相关处理意见。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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