基于改进Filter和随机森林的应急物资供应商评价方法研究

针对应急物资供应商评价时因主观因素影响较大、存在冗余指标等情况,导致供应商评价分类效果不佳的问题,提出基于改进Filter和随机森林的方法改善应急物资供应商评价分类预测效果的思路。利用Filter中拉普拉斯分值算法的高效计算能力进行初步特征优化,并在此过程中引入互信息法消除冗余特征,构建随机森林分类器,以期在消除主观因素影响的同时,降低冗余指标造成的不利后果。实验数据显示,该方法可以明显提升应急物资供应商评价时的分类预测效果,为应急供应链管理的快速构建和高效运作提供可靠依据。