【摘 要】
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目前利用统计机器学习方法对国家高新区发展绩效进行预测的研究尚不多见。利用公开发布的2008年至2012年国家高新区统计数据,基于随机森林与梯度提升两种决策树集成学习算法,
【机 构】
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伦敦大学学院教育学院,兰州大学易班发展中心大数据中心,兰州大学西北少数民族研究中心
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目前利用统计机器学习方法对国家高新区发展绩效进行预测的研究尚不多见。利用公开发布的2008年至2012年国家高新区统计数据,基于随机森林与梯度提升两种决策树集成学习算法,构建用于预测国家高新区发展绩效的统计机器学习模型。研究表明:随机森林与梯度提升决策树模型均表现优异,决定系数分别达到0.950和0.960,其中梯度提升决策树的平均绝对误差和误差均方根值皆小于随机森林,泛化性能略胜一筹。根据特征重要性结果,产品销售收入、总收入、工业总产值和年末资产对国家高新区发展绩效的预测能力最强。
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