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基于机器学习的长三角数字经济预测模型选择
1
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.
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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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题名
基于机器学习的长三角数字经济预测模型选择
1
作者
陈祈好
卓梦婷
李德高
机构
嘉兴大学数据科学学院
出处
《嘉兴大学学报》
2024年第6期74-83,共10页
基金
浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目(2023R417023)。
文摘
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.
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
Keywords
digital economy
feature selection
machine learning
cross-validation
support vector regression
分类号
F224.0-39 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
发文年
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1
基于机器学习的长三角数字经济预测模型选择
陈祈好
卓梦婷
李德高
《嘉兴大学学报》
2024
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