梯度提升树

Python、R语言分析在线书籍销售数据：梯度提升树GBT、岭回归、Lasso回归、支持向量机SVM实现多维度特征的出版行业精准决策优化与销量预测|附代码数据

By tecdat1月 15, 2026Python辅导, R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术GBT, LASSO, LASSO回归, svm, 岭回归, 支持向量机, 梯度提升树

在数字技术深度重塑出版行业的当下，线上渠道已成为书籍销售的核心阵地，海量的销售数据中蕴藏着用户偏好、市场趋势与商业机会的关键密码。

Python梯度提升树GBT、随机森林、决策树对链家多城市二手房价格数据预测与区域差异可视化分析——基于数据爬取与特征工程优化|附代码数据

By tecdat11月 19, 2025Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术GBT, 二手房, 二手房价格, 二手房数据, 决策树, 数据爬取, 梯度提升树, 链家, 随机森林, 预测

随着国内房地产市场进入精细化发展阶段，二手房交易已成为楼市流通的核心组成部分，购房者、投资者及行业从业者对市场动态与价格趋势的精准把握需求日益迫切。

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。