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[期刊] 统计与决策
[作者]
曹桃云
对变量进行重要性度量是变量选择的依据。变量选择在复杂数据的统计建模和解释预测中具有广泛的研究背景。基于随机森林算法，文章对回归问题中的最小深度、变量在根节点的分裂频次、置换重要性、节点纯度等变量重要性度量进行了原理阐述，并采用数值模拟研究了各种重要性度量的性能，为新方法的设计提供了基础。
[期刊] 中国软科学
[作者]
黄造玉 徐晓新 李升
准确理解流动人口落户意愿的影响因素，对于科学制定我国人口和城镇化政策具有重要意义。基于2017年全国流动人口动态监测数据，以随机森林模型和平均不纯净度降低方法系统评估了影响流动人口落户意愿的多维因素。研究发现：对落户意愿影响最大的是流动人口想融入流入地的希望和可以在流入地生活下去的能力。具体而言，按重要性排序，第一梯队是社会心理融合因素；第二梯队是经济、住房和户籍因素；第三梯队则是流动特征、个体、地区、工作、制度融合和社会关系融合因素。总体而言，所有单一变量的影响都是非常有限的。这表明，流动人口落户意愿的影响因素是高度多元的。因此，推动流动人口落户和市民化需要系统综合的政策设计。
[期刊] 林业经济问题
[作者]
李英 齐丹坤
根据《生态功能区划技术暂行规程》和《关于黑龙江省生态功能区划编制说明》,创新性地构建以生态环境现状、生态环境敏感性、生态系统服务功能重要性为一级指标的森林生态区位重要性评价体系,并且对小兴安岭地区进行了评价,得到小兴安岭中部地区、北部地区、西北部地区、南部地区的森林生态区位重要性分别是62.23、60.19、57.95和54.14,说明小兴安岭中部地区的森林比其他地区的森林有较高的生态区位重要性,建议在投入森林建设资金时,应对森林生态区位重要性较高的地区倾斜,以利于推进小兴安岭森林的可持续发展战略。
关键词：
小兴安岭 森林生态区位 评价指标体系
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
高冠龙 张小由
文章基于kaya恒等式,计算2001-2010年内蒙古自治区的碳排放量。然后采用森林蓄积量扩展法,对内蒙古自治区2001-2010年森林碳汇的固碳量进行了核算,得出森林碳汇的固碳量在碳排放量中所占的比重变化情况。利用灰色预测模型,对2011-2020年内蒙古自治区的碳排量进行预测。最后分析了现有碳减排措施中森林碳汇的重要地位和现实意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵浩 鲁亚军 高洁 张汝飞
针对企业财务风险研究指标数据中常常存在不平衡现象造成模型算法预测精度较差的问题,文章通过构造基于指导性正则化随机森林的SMOTEBoost算法分析企业财务风险因素,以此提升企业财务风险预测准确性,同时筛选出显著影响企业发生财务风险的特征变量。数值模拟结果发现SMOTEBoost-GRRF算法预测精度好于其他算法,且具有较优的特征变量筛选能力。实证研究结果发现每股资本公积金、营运资金、营业总成本/营业总收入、每股收益增长率四种指标是最能显著影响企业发生财务风险的因素。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐少成 李东喜
文章提出了一种基于随机森林的加权特征选择算法WRFFS。算法以随机森林为基础,以分类精度作为筛选特征子集的标准,通过在数据集上构造多棵决策树,采用交叉验证的方式进行特征的重要性度量,各决策树的权重和特征重要性度量加权求和决定了最终的特征重要性排序,然后再采用序列后向选择法(Se-quential backward selection,SBS)进行特征的筛选,其中决策树的权重由该决策树与预测结果的相符程度来决定。最后,通过对比实验表明该方法WRFFS比已有文献中方法具有更好的分类性能。
关键词：
高维数据 随机森林 加权特征选择 封装式
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周亮
机器学习模型由于其对变量间共线性及非线性关系的处理能力,在金融投资领域得到了越来越广泛的应用。利用23个常见因子建立随机森林模型,对中证500指数成分股收益率进行预测并构造投资组合,发现随机森林模型能够对个股的相对收益率进行较好的拟合和预测,多空投资组合的年化收益率和夏普比率分别高达27.31%和1.59;通过因子重要性分析发现,动量因子在随机森林模型中的作用最强,而长期的流动性水平显得最不重要;随机森林模型所代表的非线性因子在估值因子、规模因子和盈利因子上有一定暴露,超额收益极其明显。研究结论有助于促进人工智能和金融学的交叉融合研究,同时也为多因子投资提供了理论和现实参考。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
周紫燕 黄魏 许伟 傅佩红 望陈运
以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为研究区,利用随机森林算法(random forest,RF)结合多源环境变量,对研究区原有的土壤图斑进行分解制图,将混合多种土壤类型的复合土壤图斑进行细化,在土壤多边形内部画出新的边界来代表单一土壤类型,并通过373个实地采样点验证更新后的土壤图。结果显示,更新后的土壤图其制图精度从原有的63%提高到了76%,展现了更为详细的空间细节和空间变化信息,表明利用随机森林算法进行数字土壤制图的可行性和可靠性。
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
罗丽
扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、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建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
高若楠 苏喜友 谢阳生 雷相东 陆元昌
以中国林业科学研究院热带林业实验中心杉木树种为研究对象,从森林资源二类调查数据中提取优势树种为杉木的小班,将样本数据按7∶3的比例分为训练样本和测试样本。以海拔、地貌类型、坡度、坡向、坡位、土壤种类、成土母岩、土壤厚度、腐殖质层厚度为输入变量,以杉木生长适宜性为输出变量,运用随机森林算法建立杉木适生性预测模型,对不同立地条件下的造林地进行杉木适生性预测。同时,利用随机森林模型的变量重要性评估功能,分析了各立地因子对杉木生长的影响权重。结果表明:基于随机森林的杉木适生性预测模型的训练精度为84.3%,泛化精
关键词：
适地适树 随机森林 杉木 适生性
[期刊] 财会通讯
[作者]
程平 王立宇
本文以A市12366税务热线为例,从税务热线客服本身的特征与行为出发,引入机器学习中的随机森林算法,构建服务质量预测模型。实验结果显示该模型的拟合优度为86.30%,而用来对比验证的多元线性回归预测模型的拟合优度仅为36.3%。其次,通过对服务质量进行事前预测与把控,不断地优化影响因素,从而有效地提高A市税务热线服务质量。研究发现,通过优化工作经验、实际接听量以及工时利用率等因素可以有效地提高服务质量。
关键词：
服务质量 随机森林 税务 机器学习
[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄国兴 曹先怀 钱晓飞
对舰船零部件发生故障问题进行故障诊断,并对故障诊断结果进行分析,建立舰船零部件备件需求模型,给出零部件之间的发生故障概率的关系与备件需求特征;将随机森林回归原理应用到了舰船零部件的备件需求预测领域,构建了基于随机森林的预测模型,以及预测结果准确率的评价。用诊断结果数据对算法进行验证,结果表明,将随机森林算法运用到舰船的备件预测领域可以为舰船装备在一次海上任务期内备件配置问题提供参考价值。
关键词：
随机森林 备件 需求预测
[期刊] 管理世界
[作者]
于焕杰 杜子芳
为了提高市场监管部门的监管效果与执法效率,本文提出利用大数据技术中的机器学习工具,对各类市场主体的违规违法风险进行识别的监管路径,探索利用大数据手段辅助市场监管,维护市场竞争秩序。利用北京市的12万家企业数据建立随机森林模型并进行优化,同时将模型与市场监管工作相结合,极大提高了市场监管效率。
关键词：
市场监管 风险识别 机器学习 随机森林
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
崔俊富 苗建军 陈金伟
本文分别使用多元线性回归模型和随机森林模型对中国经济增长的"三驾马车"的重要性进行测度。经过对比分析,发现随机森林模型优于多元线性回归模型的模拟效果。研究发现,近期中国经济增长仍然具有比较强的重投资、轻消费特征。在投资效益逐渐下降,出口竞争力逐渐减弱的背景下,迫切需要调整"三驾马车"的着力点。将扩大内需中的消费作为主攻方向,并进一步优化投资结构和出口结构。
关键词：
中国经济 三驾马车 增长动力 随机森林
[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
蒋育昊
红松是我国重要的经济树种和生态树种,同时也是国家储备林树种,所以对于红松的研究很有必要。目前我们国家林业资源数据庞大,数据之间的联系也越来越紧密,利用现代科技方法对于传统林业数据进行分析挖掘势在必行。针对以上问题,本研究以红松(Pinus koraiensis)作为研究对象,利用一类和二类林业调查数据,获得红松分布点信息,同时结合气候、地形、土壤等环境数据,采用随机森林模型,对于红松进行全国范围内的潜在分布预测,绘制潜在分布范围结果示意图,同时对影响红松生长的重要环境因子进行分析。另外在辽宁省内,选择红松
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