3．4模型结论验证

　　分析图2的合作社服务能力分析与预测模型，可得以下结论：技术培训在提高农产品品质方面起到重要的作用，其次是现场生产指导。以另外的l／3数据为测试样本，利用SPSS16．0软件制作ROC曲线分析和评估预测模型的灵敏度和特异度。其中，灵敏度定义为参加培训年均多于5次同时为优秀社员的概率；特异度定义为参加培训年均少于5次同时为普通社员的概率。灵敏度和误差率的ROC曲线见图3。经计算得，曲线下的面积为O．821，该模型对合作社技术服务提高方式具有较强的预测能力。

　　4结束语

　　本文通过信息熵构造决策树的数据挖掘算法，针对农民专业合作社的业务数据样本进行了算法实现和分析，建立了基于优等品比率的决策树分类模型，根据该模型生成规则集，进而发现优等品与主要因素间潜在的规则性知识，对农民增收和提高农民专业合作社的服务能力具有重要的意义。随着农民专业合作社信息化建设的不断深入。

　　今后的工作主要围绕以下2个方面展开：

　　(1)数据库中其他指标的转换和纳入决策树将进一步影响服务能力挖掘的有效性，分析结果还有待完善。

　　(2)不同类型的合作社业务差别较大，如何设计实现通用的模型将是下一步工作的重点。