作者：田兴国; 陈江涛; 吕建秋兽药数据挖掘组合分类食品安全
摘要：当前，兽药残留已成为食品安全的源头问题之一，养殖户缺乏鉴别假兽药的能力，兽药质量风险较大，为了提高养殖户的辨假能力，减少不合格兽药的使用，降低兽药使用风险，通过整理中国兽医药品监察所的抽检数据，运用SPSSModeler软件，以C5．0、Logistic、神经网络构建数据挖掘的分类预测模型，对兽药质量进行分类预测。发现三种分类模型的整体分类精度偏低，对此，选用组合分类器对模型进行了优化，并对神经网络、二元逻辑回归-神经网络及决策树彳中经网络进行了比较，发现从分类精度以及泛化性能上来讲，决EN-神经网络的整体表现最好，最后，本文构建了决策树神经网络的兽药质量风险预测模型，并对之进行了进一步的优化，预测准确率能达到74．34％，可为养殖户的购买决策提供参考。
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