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摘要
通过无监督学习和经典分类算法,运用绩效指标评估体系进行整体分析,并引入专家评分结果进行实证研究,发现绩效评估指标体系整体具有可分性和有效性,但在实际运用中存在主、客观评估差异,提出采用信息熵计算与决策树相结合的方法进行指标体系的筛选和引导权重设置,并通过实验证明该方法具有较好的分类性能,能够更好地分析指标的有效性。
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通过无监督学习和经典分类算法,运用绩效指标评估体系进行整体分析,并引入专家评分结果进行实证研究,发现绩效评估指标体系整体具有可分性和有效性,但在实际运用中存在主、客观评估差异,提出采用信息熵计算与决策树相结合的方法进行指标体系的筛选和引导权重设置,并通过实验证明该方法具有较好的分类性能,能够更好地分析指标的有效性。
