基于优化随机森林算法的高校餐饮企业营业额预测模型

餐饮企业营业额预测是一种根据相关特征参数构建机器学习模型并实现科学预测的人工智能技术,可以为企业管理层提供较为精准的营业额预测,使其合理控制经营成本,提高利润和综合竞争力.通过采集整理进驻安徽理工大学的高校餐饮企业历史经营数据,构建了一种优化随机森林算法的营业额预测模型,设计了一种二次划分贪心选择网格搜索算法,对随机森林算法中的子模型数量(n_estimators)和最大特征数(max_features)进行参数优化.实验结果表明,该模型在测试集上的预测均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平方相关系数(R2)分别为0.037、0.149和0.963,经对比分析,明显优于传统的Ridge、SVM和XGBoost模型,证明提出的方法具有更好的预测效果.