全国财政总收入预测:Python与机器学习应用
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本文主要探讨了使用Python和机器学习技术对全国财政总收入进行预测的实践。项目基于2013年至2021年的历史数据,重点介绍了相关性分析、Lasso回归和SVR(Support Vector Regression)算法的应用。
在这个项目中,首先对财政收入的组成部分进行了简要介绍,包括地方一般预算收入和政府性基金收入,以及它们各自包含的税收和非税收收入。随后,进行了数据预处理和分析,以确定不同变量之间的关联性。相关性分析是机器学习模型构建的基础,通过计算Pearson相关系数或Spearman秩相关系数来衡量特征间的相关性,帮助识别潜在的预测因子。
Lasso回归作为一种正则化方法,被用于特征选择和模型简化。它通过引入L1正则化项,使某些系数趋于零,从而实现特征的稀疏化,对于处理具有多重共线性的数据特别有效。Lasso回归不仅有助于减少过拟合,还能帮助理解哪些特征对预测结果影响较大。
接下来,文章提到了支持向量机(SVM)的变种——支持向量回归(SVR)。SVR通过构建一个带宽为ϵ的间隔带,只考虑那些位于带外的支持向量来构建回归模型,从而降低了噪声数据的影响。该方法的目标是最大化间隔并最小化总损失,以找到最优的回归超平面。
在实际操作中,文章展示了相关性分析的核心代码,使用`corr_heatmap`函数绘制热力图来可视化数据集中的特征相关性。此外,虽然Lasso回归的代码片段没有完整展示,但提到了使用`pandas`和`numpy`库进行数据处理,暗示了在模型训练过程中可能会使用类似`sklearn`这样的机器学习库来实现Lasso回归模型。
这个项目利用Python和机器学习技术,特别是Lasso回归和SVR,对全国财政总收入进行了预测建模。通过对历史数据的深度分析,寻找特征之间的关联,并应用合适的算法进行模型训练,以期提高预测的准确性和解释性。
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fengjj09
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