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主成分分析（ PCA），机器学习，随机森林， K 最近邻，支持向量机，逻辑 回归， 词袋法，模糊综合评价模型，信息熵， 优劣解距离法 本文使用了主成分分析（ PCA）的方法来求取故障率和误报率影响选择结果的 权重，得到了第一问的得分权重， 从而选择出了最适合的设备， 线型光束感烟探测 器。 第二问中我们使用了一个复合机器学习模型，同时使用了随机森林， K 最近 邻，支持向量机，逻辑回归 4 种模型，同时使用 CountVectorize 来对文本特征进 行量化，将 4 种模型的结果剔除一个离另外 3 个较远的，再取平均，得到最终结 果，避免了单一模型对结果的准确性造成影响，并验证了特征之间不存在明显相关 性。 第三问中我们使用熵权法+模糊综合评价的方法，得到了最优结果： R 大队， 和最劣结果： J 大队， M 大队， G 大队，在模型的检验中，使用了新的模型优劣解 距离模型求取了一次新的熵权，验证了结果的可靠性。 第四问中我们综合前两问中对于报警器的准确率，故障率及其工作原理给出多 种报警器的使用建议。结合第三问中对于各个大队的优劣结果得出火灾报警可靠性 与管辖面积的关系进而提出管理

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