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基于机器学习的居民贫困风险预测模型研究--以某地区贫困户统计数据为例
1
作者
杨宏奎
《科技创新与生产力》
2024年第9期85-88,共4页
本文指出居民贫困风险预测对于保障社会和谐稳定具有重要意义。本文基于机器学习技术,利用某地区贫困户的多维度统计数据,构建了贫困风险预测模型。通过对户主信息、家庭特征、致贫原因、生产条件等的综合分析,模型能够精准识别潜在贫...
本文指出居民贫困风险预测对于保障社会和谐稳定具有重要意义。本文基于机器学习技术,利用某地区贫困户的多维度统计数据,构建了贫困风险预测模型。通过对户主信息、家庭特征、致贫原因、生产条件等的综合分析,模型能够精准识别潜在贫困风险群体,提高扶贫工作的针对性和有效性。这不仅为政策制定提供了科学依据,有助于实现精准扶贫,促进地区可持续发展,也为其他类似地区的贫困风险预测提供了借鉴和参考,具有重要的理论意义和实践价值。
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关键词
机器学习
决策树
贫困风险统计
精准扶贫
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题名
基于机器学习的居民贫困风险预测模型研究--以某地区贫困户统计数据为例
1
作者
杨宏奎
机构
太原技术转移促进中心
出处
《科技创新与生产力》
2024年第9期85-88,共4页
文摘
本文指出居民贫困风险预测对于保障社会和谐稳定具有重要意义。本文基于机器学习技术,利用某地区贫困户的多维度统计数据,构建了贫困风险预测模型。通过对户主信息、家庭特征、致贫原因、生产条件等的综合分析,模型能够精准识别潜在贫困风险群体,提高扶贫工作的针对性和有效性。这不仅为政策制定提供了科学依据,有助于实现精准扶贫,促进地区可持续发展,也为其他类似地区的贫困风险预测提供了借鉴和参考,具有重要的理论意义和实践价值。
关键词
机器学习
决策树
贫困风险统计
精准扶贫
Keywords
machine learning
decision-making tree
poverty risk statistics
targeted poverty alleviation
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
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1
基于机器学习的居民贫困风险预测模型研究--以某地区贫困户统计数据为例
杨宏奎
《科技创新与生产力》
2024
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