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Python梯度提升树、SHAP与递归特征消除构建血栓风险分级预测模型|附代码数据

By tecdat5月 8, 2026Python辅导, 医药生物, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 机器学习, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术python, SHAP, 分级, 提升, 树, 梯度, 模型, 消除, 特征, 血栓, 递归, 预测, 风险

静脉血栓栓塞症（VTE）构成严峻的公共卫生挑战，早期识别高风险个体是防控关键。本研究利用临床检验数据集（28,140条记录，214项特征），构建了一套基于梯度提升决策树（Gradient Boosting）的血栓风险预测模型。

Python梯度提升树、XGBoost、LASSO回归、决策树、SVM、随机森林预测中国A股上市公司数据研发操纵融合CEO特质与公司特征及SHAP可解释性研究|附代码数据

By tecdat11月 11, 2025大数据部落LASSO, SHAP, svm, xgboost, 回归, 树, 梯度提升树, 随机森林

在创新驱动发展战略深入推进的当下，企业研发投入成为经济高质量发展的核心动力，而研发费用加计扣除、高新技术企业税收优惠等政策，既激发了企业创新活力，也催生了部分企业的研发操纵行为。这类通过虚增研发支出、调整会计处理方式套取政策红利的行为，不仅导致创新资源错配，还破坏了市场公平竞争秩序。传统研究多依赖线性回归方法，难以捕捉研发操纵影响因素的非线性关系与交互效应，预测精度和可解释性不足。