工程師 接案報價的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

利用類神經網路與決策樹預測客製產品的工時-以B公司為例

為了解決工程師 接案報價的問題，作者陳博揆 這樣論述：

近年來隨著工業的高度發展，客製化的機械設備生產逐漸成為業界的主流，而這類新的主流將不利於公司的客服工程師在接案初期報價與報工時給客戶。此時若客服工程師報錯工時與價格給客戶，將造成公司極大的虧損。有鑑於此，本論文與B公司合作，取得合作公司歷史的過濾器客製化訂單，並透過一連串的機器學習流程來建立該公司客製化的過濾器工時預估模型。而在整個過程中，我們共使用了三種特徵值組合：所有特徵值、B公司專家挑選之特徵值，與決策樹挑選之特徵值來搭配類神經網路的建模，並在實驗中驗證了決策樹所挑選的特徵值，其建模效果遠較其他兩種方法佳。