基于机器学习的幸福感分析

• 作者: 郑晓冬 刘心怡
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 幸福感 机器学习 决策树 预测模型
• 年，卷（期）: 2022,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 151-154
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

本文基于机器学习算法对我国国民的幸福感进行了分析与研究。首先对于所获得的调查数据用python进行数据预处理，再针对具体变量如性别、年龄等对幸福感的影响进行分析并实现数据可视化；在模型准备的阶段中，通过相关性分析筛选自变量，将数据划分为训练集与测试集，使用机器学习中的决策树算法对模型进行训练，通过调整参数，评估不同参数下训练集与测试集的性能分数，选择决策树算法中的最佳参数，最终实现预测的效果。