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上海暖榕智能科技有限责任公司
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以“大众”为例展示各模型测试集的预测值与实际值对比如图2所示。其中可以看出LASOO线性回归模型（图（b））及支持向量回归模型（图（c））的预测精度明显优于ARIMA模型（图（a）），ARIMA模型虽然能够预测销量的基本趋势，但整体预测效果比较差，而且以上三种模型的峰值敏感度都较低，即对峰值的预测误差均比较大。通过与随机森林模型（图（d））进行对比，可以清晰直观地看出，随机森林模型与其他模型相比在峰值预测准确度上有明显差异，显然随机森林模型对于峰值和整体预测的结果都更精确。由此可以得出结论，针对汽车品牌粒度的月度销量预测问题，建立基于网络搜索数据关键特征的随机森林模型是一种切实可行的方案。3结论本文以品牌汽车销量为研究对象，通过关键词的选取及拓展，将相关性分析与基于LASSO的特征选择相结合，**终筛选出针对不同品牌汽车的网络搜索数据关键特征，在解决多重共线性及减少过拟合的基础上保留**有效的数据，然后分别建立了传统时间序列模型及三种机器学习模型，通过对实验结果进行分析，发现机器学习模型的预测效果均有***优势，其中随机森林模型预测性能**优。传统零售数据挖掘产品非常好用！ 专业级分析，您身边的智能算法*。
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