企业所得税影响因素分析与Lasso回归预测

"这篇文档是关于企业所得税的影响因素分析及预测模型的一个数据分析与挖掘实验报告。实验使用Python语言，涉及数据读取、特征相关性分析、特征筛选以及Lasso回归模型的构建。实验数据来源于'income_tax.csv'文件，目标是预测企业所得税，并通过相关系数分析找出关键特征。" 实验报告详细解析如下： 实验主要分为两个部分： 1. **特征相关性分析**： - 实验首先读取'income_tax.csv'文件中的数据，利用Pandas库的`read_csv`函数加载数据。 - 然后计算数据中除第一列（年份）外所有特征之间的Pearson相关系数。Pearson相关系数是一种衡量两个变量线性相关性的统计量，其值范围在-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示不相关。 - 输出的结果保留两位小数，便于理解特征间的相关程度。 2. **Lasso回归模型构建**： - Lasso回归是一种线性回归模型，通过引入L1正则化项（λ）来实现特征选择，它能够使某些特征的系数变为0，从而达到稀疏解的效果。 - 在本实验中，选用Lasso回归模型，设置λ的值为1000，以控制模型复杂度并进行特征筛选。 - 使用`Lasso`函数从sklearn库导入，并用训练数据（数据集的第2列至第11列，不包括年份）拟合模型，目标变量为'y'（企业所得税）。 - 输出模型的系数，保留五位小数，这有助于判断哪些特征对预测有显著影响。 - 计算并输出系数大于零的特征个数，这些特征被视为对模型预测有正向影响。 - 通过比较系数是否大于零，确定哪些特征在模型中被保留，从而完成特征选择。 实验的最终目的是通过Lasso回归模型，找出对企业所得税影响最大的特征，以建立有效的预测模型。这种模型在实际业务中有着广泛的应用，可以帮助企业更好地理解和规划税务策略，同时也有助于政策制定者识别影响税收的关键因素。