SHAP – 拓端

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。

Python用SVR-SHAP算法的新质生产力驱动因素分析—以美丽中国建设先行区为例

By tecdat7月 9, 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SHAP, svr, 生产力, 驱动因素分析

作为一名深耕区域经济数据分析的从业者，我常被同行问到：“如何精准找到影响区域发展的关键抓手？”

Python农业气象预测：优化决策树、SHAP模型可解释性、滑动窗口时序分析及交叉验证

By tecdat6月 12, 2025Python辅导, 农业, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术SHAP, 交叉验证, 优化, 农业, 决策树, 可解释性, 时序, 气象, 滑动窗口, 预测

在全球气候变化背景下，精准降雨预测已成为农业生产决策的核心需求。作为数据科学工作者，我们在服务农业领域客户时发现，传统数值天气预报模型存在计算复杂、局地预测精度不足的问题，而机器学习黑箱模型又面临决策透明度的挑战。基于此，我们团队在某农业气象咨询项目中，创新性地构建了可解释的降雨预测模型，旨在为种植户提供兼具准确性和透明性的天气决策支持。本专题将围绕该模型的技术路径、实证分析及应用价值展开，系统呈现从数据预处理到业务落地的全链条解决方案。

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