基于朴素贝叶斯和GBDT的提前采购决策模型

电子元器件供应链服务中,传统流程无差别地对所有客户订单型号确认客户交易意愿,导致启动采购的时机存在滞后性,增加了交易失败的风险。为了对高可信的交易提前启动采购流程,分别使用朴素贝叶斯和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）两种算法预测最终能进入采购流程的订单型号。结果表明,使用朴素贝叶斯算法的正样本召回率为74.65%,负样本召回率为63.51%,略低于业务负责人的预定目标;而使用GBDT算法的正样本召回率为84.99%,负样本召回率为76.07%,达到了业务负责人的预定目标。