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基于消费者数据的企业个性化定价与定制决策及其福利分析
【机 构】
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山东大学
【发表日期】
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2023年01期
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目的 为提高人工种植天麻的质量，基于Group-Lasso变量筛选构建随机森林回归模型分析影响天麻品质形成的关键因子。方法 基于Group-Lasso法，对2007—2022年天麻质量研究文献中天麻素含量及产地环境变量等数据进行变量筛选，并在筛选出的变量基础上建立随机森林回归模型及计算变量重要性得分。结果 最终选择了产区、生长状况、种质类型、产地气候类型、产地土壤类型、最热月均温、产地年降水量、产
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