【摘 要】
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现如今,随着大数据时代的来临,以网络数据作为基础而展开的应用研究已转变为了一个热议的话题。将品牌汽车销量的预测作为目标,结合相关性分析以及以LASSO作为基础的特性选择
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现如今,随着大数据时代的来临,以网络数据作为基础而展开的应用研究已转变为了一个热议的话题。将品牌汽车销量的预测作为目标,结合相关性分析以及以LASSO作为基础的特性选择方式,选择有关品牌的网络搜索数据关键特性,在这个基础上对三个类型的学习预测模型进行建设,其中包括LASSO线性回归以及支持向量回归、随机森林,同时,和原有的ARIMA模型之间展开对比。
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