2020数学建模国赛c题

在2020年的数学建模国赛中，C题是关于数据挖掘的题目。这道题的难点在于建立指标和处理数据。一种常用的方法是使用Logistics违约预测模型。首先，将所有的指标数据作为自变量，将是否违约作为因变量，预测出违约率。可以使用Matlab编程和数学建模工具箱来进行分析和建模。具体的步骤可以按照以下方式进行：
1. 导入数据并选择需要使用的指标数据，例如进项发票作废率、进项负数发票率、进项每月平均交易额、进项每月交易次数、销项发票作废率、销项负数发票率、销项每月平均交易额、销项每月交易次数和销售收入增长率。
2. 将数据分为训练集、测试集和验证集，可以使用train_test_split函数来实现。
3. 使用LogisticRegression模型进行训练，将自变量和因变量作为输入进行模型拟合。
4. 使用模型对验证集进行预测，并根据预测结果计算误差。可以使用recall_score函数计算误差。
5. 最后，根据模型的预测结果和误差进行分析和解释。可以通过打印输出误差来评估模型的性能。

通过以上步骤，可以对2020数学建模国赛C题进行数据挖掘和预测分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [历年真题Matlab编程数学建模工具箱和重要算法](https://download.csdn.net/download/m0_58719994/88269408)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [2020 全国大学生数学建模竞赛C题思路+代码](https://blog.csdn.net/qq_39542714/article/details/108592087)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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