本文選題：機器學習 + 融合算法　； 參考：《統(tǒng)計與信息論壇》2017年12期

【摘要】：選擇適合的機器學習算法是在社會經(jīng)濟研究領(lǐng)域進行大數(shù)據(jù)分析及提高預測效果的關(guān)鍵。在很多情況下,通過融合訓練兩種或兩種以上有差異的算法,能夠顯著提高算法的泛化能力以提高預測效果。基于阿里巴巴電子商務平臺購物行為數(shù)據(jù),分別應用Logistic回歸、支持向量機以及這兩種算法的融合構(gòu)建了預測模型。實證結(jié)果表明,融合后模型比單一模型具備更好的預測效果。
[Abstract]:Choosing a suitable machine learning algorithm is the key to big data analysis and improving the prediction effect in the field of social economy research.In many cases, by training two or more different algorithms, the generalization ability of the algorithm can be improved significantly to improve the prediction effect.Based on the shopping behavior data of Alibaba e-commerce platform, the prediction model is constructed by using Logistic regression, support vector machine and the fusion of these two algorithms.The empirical results show that the fusion model has better prediction effect than the single model.
【作者單位】： 北京大學經(jīng)濟學院;北京交通大學經(jīng)濟管理學院;西安財經(jīng)學院管理學院;中國(西安)絲綢之路研究院;
【基金】：中國(西安)絲綢之路研究院科學研究項目《統(tǒng)計數(shù)據(jù)資源共享中元數(shù)據(jù)管理體系研究》(2016sy18)
【分類號】：F713.55;TP181

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本文編號：1746539