全国财政总收入预测：Python与机器学习应用

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。