低碳经济是现代社会经济发展的绿色发展方式.2010年以来,我国政府颁布多项低碳与可持续发展政策,指导我国低碳经济的发展.我国学者关于低碳经济的探究主要集中在东部较发达省份,比如长三角地区,珠三角地区的研究较多,对中西部省份探究相对较少,而湖南省是我国中部大省.因此,在全面倡导低碳经济的背景下,全方位评测湖南省各个地区低碳经济发展程度,深刻理解其区域性发展差异,对推动该省绿色低碳运行和发展模式的转变,达成该省经济增长与环保协同共赢的目标具有重要意义,同时也对湖南省推行低碳经济具有重大价值.基于以上内容,对该省低碳经济发展的探究也成了极具价值的课题.本文所使用的数据集选自于2016年到2018年湖南省及湖南省各市的统计年鉴.对所选数据集建模过程如下.1.在展开具体的数据建模之前,先对低碳经济数据进行数据预处理,主要包括数据清理、数据集成、数据规约和数据变换,及R语言做数据可视化,描述性统计分析等.2.特征工程提取特征,用于训练回归模型.主要包括特征清洗、特征无量纲化、特征归一化等处理,运用皮尔逊相关系数法对单个特征展开相关性计算,用随机森林模型的袋外数据错误率对各项特征的重要性展开剖析.3.数据建模时,运用主成分分析法和聚类分析法进行降维,研究湖南省区域发展差异,运用多元线性回归、支持向量机回归以及随机森林回归模型等机器学习算法研究碳生产率模型,对处理好的数据集展开分析.4.进行模型优化时,将以上三个模型分析的结果作为对比,并优化模型.最终结论是,支持向量机回归模型可以更加精准地对碳生产率做出分析,该分析对于充分地掌握该省低碳经济的未来发展趋势有较大的参考价值,并基于以上分析的结果,对湖南省发展低碳经济提出了合适的发展模式和发展路径建议.