基于融合树模型的幸福感分析——统计建模大赛

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论文摘要：幸福感是衡量国民福祉的重要指标。针对当前研究难以量化幸福感的问题，本文提出一种基于融合树模型预测幸福感的方法，同时找出影响幸福感的重要因素。首先，基于阿里云天池数据“快来一起挖掘幸福感”竞赛数据，本文通过特征工程对原始变量进行筛选、转换、合并、填补，并根据变量的实际意义构造了大量交互特征。其次，本文分别训练了XGBoost、LightGBM和CatBoost三种梯度提升树模型，通过调节参数优化三种模型。接着，本文分别采用OLS回归和岭回归的模型融合方法，对这三个模型进行融合，并比较了两种融合方法的适用条件和准确性。最后，选择岭回归融合三种树模型，预测结果的均方误差为0.4659。本文得出社会公平、生存需求、心理健康为影响幸福感的主要因素,并提出切实可行的建议。
基于融合树模型的幸福感分析.pdf (1.43 MB, 需要: RMB 5 元)

2023-2-8 17:35:06 上传

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关键词：统计建模 建模大赛 树模型 幸福感 boost