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给大家看一下目录吧
目录
摘 要 10
一、问题重述 14
二问题分析 15
2.1问题一 15
2.2问题二 15
2.3问题三 15
2.4问题四 15
2.5问题五 15
三、模型假设 16
四、符号说明 17
五、模型建立与求解 18
5.1问题一模型建立与求解 18
5.1.1 数据清洗与探索 18
数据预处理 18
数据描述性统计 19
散点图分析 19
5.1.2 影响分析 21
相关性分析 21
线性回归模型 22
箱线图分析 24
趋势图分析 27
5.2问题二模型建立与求解 28
5.2.1 交互效应分析理论 28
5.2.2 实际计算 29
散点图可视化 30
等高线可视化 32
交互效应显著分析 33
5.3问题三模型建立与求解 34
5.3.1 优化模型建立 34
5.3.2 优化求解 35
优化算法理论 35
优化结果 37
5.4问题四模型建立与求解 37
5.4.1 数据预处理 37
5.4.2 配对样本t检验 38
理论介绍 38
检验结果 40
显著组合筛选 40
5.4.3子组分析 41
5.5问题五模型建立与求解 43
5.5.1 建模步骤 43
5.5.2 机器学习理论模型 44
随机森林Random Forest 44
支持向量回归SVR 45
梯度提升树GBR 45
5.5.3 实际预测 46
精度对比 46
随机森林预测结果 47
六、 模型评价 49
6.1 模型优点 50
6.2 模型缺点 50
七、模型推广 51
八、参考文献 51
附录 52
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