基于融合树模型的幸福感分析

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幸福感是衡量国民福祉的重要指标。针对当前研究难以量化幸福感的问题,本文提出一种基于融合树模型预测幸福感的方法,同时找出影响幸福感的重要因素。首先,基于中国人民大学主持的中国综合社会调查(CGSS)数据,本文通过特征工程对原始变量进行筛选、转换、合并、填补,并根据变量的实际意义构造了大量交互特征。其次,本文分别训练了XGBoost、LightGBM和CatBoost三种梯度提升树模型,通过调节参数优化三种模型。接着,本文分别采用OLS回归和岭回归的模型融合方法,对这三个模型进行融合,并比较了两种融合方法的适用条件和准确性。最后,选择岭回归融合三种树模型,预测结果的均方误差为0.4659。本文得出社会公平、生存需求、心理健康为影响幸福感的主要因素,并提出切实可行的建议。
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