多元线性回归、决策树和神经网络模型在R语言中预测中国国民总收入

最新推荐文章于 2024-09-20 20:14:23 发布

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该博客探讨了使用R语言建立多元线性回归、决策树和神经网络模型预测中国国民总收入的方法。通过收集历史数据，作者详细介绍了模型的构建过程，并对模型性能进行了评估，包括计算RMSE和R-squared，以理解不同因素对国民总收入的影响。

多元线性回归、决策树和神经网络模型在R语言中预测中国国民总收入

在预测经济指标中，中国国民总收入是一个重要的指标。为了预测中国国民总收入，我们可以使用多元线性回归、决策树和神经网络等机器学习模型。本文将介绍如何使用R语言实现这些模型，并对其进行比较。

数据收集和准备
在开始之前，我们需要收集中国国民总收入的历史数据。这些数据可以从政府统计局、经济研究机构或其他可靠的数据源获取。假设我们已经收集到了包含多个自变量（如GDP、出口、就业率等）和因变量（中国国民总收入）的数据集。我们将使用这些数据来训练和评估我们的模型。

首先，我们需要加载所需的R包和数据集。假设我们的数据集保存在一个名为"dataset.csv"的CSV文件中。

# 加载所需的R包
library(caret)
library(e1071)
library(neuralnet)

# 读取数据集
dataset <- read.csv("dataset.csv")

# 构建多元线性回归模型
lm_model <- lm(国民总收入 ~ ., data = dataset)

# 查看模型摘要
summary(lm_model)

# 进行预测
new_data <- data.frame(GDP = 10

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