随机森林算法在贫困精准识别中的应用研究

下载需积分: 10 | PDF格式 | 1.17MB | 更新于2024-09-06 | 65 浏览量 | 4 下载量 举报
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"这篇论文探讨了基于随机森林算法的贫困精准识别模型,旨在提高扶贫对象的识别准确性。文章建立了一个包含人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面的多维贫困指标体系,并利用随机森林算法进行建模。通过中国家庭追踪调查数据(CFPS)对模型的性能进行了评估,结果显示模型效果良好。" 随机森林算法是一种集成学习方法,由多个决策树组成,每个决策树独立地对样本进行分类或回归。在贫困识别问题中,随机森林可以通过以下步骤发挥作用: 1. **数据预处理**:首先,需要收集包含贫困指标的数据,如教育水平(人力资本)、社会网络(社会资本)、土地资源(自然资本)、住房条件(物质资本)、银行贷款(金融资本)等。这些数据可能来自各种调查,如中国家庭追踪调查。 2. **特征选择**:随机森林算法在构建每个决策树时,会随机选择一部分特征进行划分,这样可以减少过拟合风险,同时提高模型的泛化能力。在贫困识别中,这有助于找出最能区分贫困与非贫困状态的关键因素。 3. **树的构建**:每个决策树都会根据随机选取的特征对数据进行分割,形成一个分层的决策规则。在贫困识别中,树的节点可能会代表如“家庭年收入低于某值”或“受教育年限不足某数”这样的条件。 4. **投票或平均**:在随机森林中,所有决策树的预测结果会进行整合。对于分类问题,如贫困识别,通常采用多数投票原则,即多数决策树的判断结果作为最终预测。这提高了整体预测的准确性和稳定性。 5. **模型评估**:使用如准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。论文中提到模型在CFPS数据上的表现良好,意味着它能有效地识别出贫困家庭。 6. **应用与优化**:一旦模型构建完成并通过验证,就可以用于实际的贫困识别工作中,帮助政策制定者精准定位需要帮扶的群体。同时,模型的结果还可以指导进一步的研究,如探索贫困的深层次原因,或者优化指标体系以提升识别效果。 该研究通过随机森林算法构建的精准识别模型,为我国的精准扶贫提供了数据驱动的解决方案,有助于提升扶贫工作的效率和效果。在实施过程中,需要注意数据的质量和完整性,以及模型的持续更新和优化,以适应贫困状况的变化。此外,该研究也强调了多维度贫困指标的重要性,这有助于全面理解贫困的复杂性,并为制定更综合的扶贫策略提供依据。

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