太魯閣號出軌死亡名單的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

另外網站台鐵近60年最嚴重意外:太魯閣號事故49死,213人輕重傷也說明:4月2日上午9時28分,花蓮縣秀林鄉台鐵東正線清水隧道北口,一輛工程車輛從山坡滑落鐵軌,撞上行經的太魯閣號408次列車,造成列車出軌卡在隧道內,是台 ...

華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 丁敏慧的 多技術模型分類長照失能險問題 (2020),提出太魯閣號出軌死亡名單關鍵因素是什麼,來自於長期照護、特徵選取、數據離散化、資料採礦。

最後網站場外休憩區哈啦板- 巴哈姆特則補充:2021/11/18 脊髓性肌肉萎縮症(簡稱SMA)是嬰幼兒死亡率最高的罕見遺傳性疾病,最嚴重患者平均活不過2歲。今年7月,一名罕病兒母親發現孩子半夜想上廁所卻跌倒,撞到 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了太魯閣號出軌死亡名單,大家也想知道這些:

太魯閣號出軌死亡名單進入發燒排行的影片

台鐵太魯閣號列車在2日發生重大事故,造成50人死亡,名單中的三名外籍人士,有一位是台北市某國中的外籍教師,消息一出,讓學校師生都相當難過。在整起事件當中,設籍在台北市的罹難者有10人,其中一人是北市副市長蔡炳坤的辦公室同仁子女,原本是要在清明假期出遊,卻沒想到最後是天人永隔。

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多技術模型分類長照失能險問題

為了解決太魯閣號出軌死亡名單的問題,作者丁敏慧 這樣論述:

台灣高齡人口比率急速攀升,失能身心障礙人口比率持續增加,促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少,家庭照顧功能逐漸弱化,使得個人與家庭的照顧壓力日增,進而成為社會與經濟崩潰隱憂,衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題,希望以需要長期照護保險者為研究對象,建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X,以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解,再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用,並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法,經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦,挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」,決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知:(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險);(2)最穩定模型為混合型的模型V與X;(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻:(1)對壽險業者而言,「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場,藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術,協助業界篩選出潛藏的客戶名單,讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源,亦期本研究結果,對業者在未來的行銷策略及經營績效上,能有所貢獻;(2)對學術界而言,本研究所提出之預測模型,可

應用於其他不同的產業領域上,對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。