机器学习随机森林模型在财政收入预测中的应用研究

财政收入预测在现代财政管理中扮演着不可或缺的角色。采用机器学习中的随机森林模型,结合陕西城市房产税收入和一般公共预算收入月度实际数据,挖掘影响各税种收入的关键因素,进而对陕西财政收入进行预测和分析。研究结论显示,随机森林模型能精准预测财政收入并分析其影响因素。相比于传统方法,该预测模型提高了预测准确性,能够为制定财政预算方案和优化财政政策提供科学依据,具有实际应用价值。基于财政收入影响因素与收入预测结果,为优化陕西财政政策提出建议。