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财政收入预测分析读取数据求相关系数关键特征提取:Lasso回归(防止过拟合),降维,缩小特征集。 相关系数不为0的数据预处理灰色预测模型GM(1,1):添加财政收入列数据预处理训练数据标准差标椎化线性支持向量回归模型: 模型训练 预测数据标准差标椎化 模型预测 标椎化值还原 添加入列表 可视化呈现 Pearson相关系数 Lasso以缩小特征集(降阶)为思想,是一种收缩估计方法。Lasso方法可以将特征的系数进行压缩并使某些回归系数变为0,进而达到特征选择的目的,可以广泛地应用于模型改进与选择。通过选择惩罚函数,借用Lasso思想和方法实现特征选择的目的。这种过程可以通过优化一个“损失”+“惩罚”的函数问题来完成。当原始特征中存在多重共线性时,Lasso回归不失为一种很好的处理共线性的方法,它可以有效地对存在多重共线性的特征进行筛选。 了解灰色预测算法灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。
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航空公司客户价值分析数据预处理:丢弃数据为空的数据。丢弃异常数据构建 L RFMC 模型构建L指标(会员入会时间距观测窗口结束的月数)合并特征,进行拼接数据数据标准化处理聚类分析绘图:
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