基于随机森林的我国住户存款余额预测

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随机森林是一种集成学习方法,它通过某种机制组合多个弱的决策树,最终使输出决策结果具有较高的精确性。由于我国住户存款余额与驱动因子之间呈现的是一种多特征、高维映射关系,运用随机森林模型构建了我国住户存款余额与驱动因子之间的函数关系。模型有较好的预测效果,平均预测误差仅为2.2116%,比线性回归模型的误差2.5434%减小了13.0455%。
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