基于机器学习的国民幸福感影响因素分析

来源 :华北电力大学(北京) | 被引量 : 0次 | 上传用户:yqwang1023
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随着2021年我国脱贫攻坚战的全面胜利,在党的正确领导和全国人民的共同努力下,我国正式全面迈入小康社会,人民对幸福生活的追求与向往变得越发迫切。因此,研究影响国民幸福感的因素并根据相关结果及时调整国家政策以提升国民幸福感具有重要的现实意义。本文研究数据来自CGSS2015,从中选取关于受访人个人基本信息、家庭情况、经济实力,社会地位以及态度、休闲时间活动4个版块超过70多个问题,总结出42个可能影响国民幸福感的因素,从统计与机器学习的视角,采用带惩罚项的线性回归和基于决策树的集成学习模型这两类不同策略的模型对样本数据进行建模分析。在实证分析部分,首先对样本数据进行描述性统计分析,展现我国居民幸福感的基本情况。其次使用带惩罚项的线性回归对全体样本建模,通过回归模型系数探索不同变量对幸福指数影响。最后对样本人群按年龄分段为青年、中年和老年,使用决策树模型和树的集成模型XGBoost分别对不同年龄段的人群建模,利用决策树的可解释性,画出单颗决策树的分裂结构图,同时利用XGBoost建模过程对每个变量分裂的信息增益的计算,分析不同年龄段对幸福感影响最大的变量。通过实证分析表明我国整体居民幸福感较好。在通过决策树树模型以及XGBoost对不同年龄段人群建模后发现,“与同龄人相比的社会经济地位”,“家庭在当地的经济地位”,“当前自我阶级的认定”,“对社会公平的认可度”,“健康状况”这五个变量在不同年龄段中均对国民幸福感有重大影响,其中对青年人群幸福感影响最大的因素是“家庭在当地的经济地位”,对中年人群和老年人群幸福感影响最大的因素是“与同龄人相比的社会经济地位”,同时研究发现,“对社会公平的认可度”对中年人群幸福感的影响要远大于其他青年人群和老年人群,“与同龄人相比的社会经济地位”对老年人群幸福感的影响要远大于其他因素。根据研究所得结论,本文从个人和政府两方面对提升幸福感的方法提出相关建议。
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