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基于机器学习的长三角数字经济预测模型选择
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作者 陈祈好 卓梦婷 李德高 《嘉兴大学学报》 2024年第6期74-83,共10页
聚焦于数字经济这一现代经济增长的核心驱动力,通过特征选择算法精炼数据,结合多种机器学习算法构建模型,并经交叉验证优化参数,依据模型性能指标筛选出最优的长三角数字经济模型,以期高效、精准地把握长三角数字经济发展趋势.研究结果... 聚焦于数字经济这一现代经济增长的核心驱动力,通过特征选择算法精炼数据,结合多种机器学习算法构建模型,并经交叉验证优化参数,依据模型性能指标筛选出最优的长三角数字经济模型,以期高效、精准地把握长三角数字经济发展趋势.研究结果显示:特征选择算法能显著提升机器学习算法的预测精度;各机器学习算法中支持向量回归的预测效果最佳;各模型组合中随机森林-支持向量回归模型为最优的数字经济预测模型,能够很好地反映出长三角数字经济稳步发展的趋势. 展开更多
关键词 数字经济 特征选择 机器学习 交叉验证 支持向量回归
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