【摘 要】
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基于 NBA 联盟 2018-2019 赛季 359 名球员薪资收入、赛场表现和个体特征数据,本文利用树回归模型,对球员赛场表现对其薪资收入的影响进行了实证分析。分析发现,基于随机森林
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基于 NBA 联盟 2018-2019 赛季 359 名球员薪资收入、赛场表现和个体特征数据,本文利用树回归模型,对球员赛场表现对其薪资收入的影响进行了实证分析。分析发现,基于随机森林回归模型和 XGBoost 回归模型两个树回归模型而形成的加权组合模型效果最好。该组合模 型结果显示,对球员薪资收入影响最大的是球员的场均上场时间和球龄,其重要性比例均超过 10%,其次是首发次数、场均抢断数、场均得分、场均篮板和场均投篮数,其重要性比例均超过 5%,其他赛场表现变量带来的影响较小。
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