1%人口调查大数据下河北省育龄妇女生育行为特征分析——基于随机森林误判集的深度挖掘
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- 英文论文题名：The Research on Behavior of Childbearing Women of Hebei 1% Census Data——Based on False Sets of Random Forest
- 论文作者：张卫兵 ; 王剑飞 ; 张丹
- 年：2016
- 作者机构：河北省统计局;
- 论文关键词：人口抽样调查 ; 生育水平 ; 机器学习 ; 深度挖掘
- 会议召开时间：2016-05-06
- 会议录名称：2016年全国统计建模大赛论文集
- 语种：中文
- 分类号：C913.68
- 学会代码：GTJX
- 会议名称：2016年全国统计建模大赛
- 会议地点：中国北京
- 主办单位：国家统计局
- 学会名称：中国统计教育学会
- 页数：31
- 文件大小：627k
- 原文格式：D
- 会议级别：全国
摘要
随着全国、全省老龄化程度不断加重、生育率水平低位运行,人口增长遇到瓶颈期,而全面二孩政策则为人口发展注入了一针"强心剂",但是政策实施的实际影响尚不可知。利用2015年河北省1%人口抽样调查的77.24万条人记录的"大数据",运用随机森林、关联规则、局部变量重要性、知觉图和类比分析等多种算法,深入挖掘影响育龄妇女生育水平的内在关系。分析结果显示生育行为会受到行业、家庭条件、年龄等因素的影响,且不同生育水平的影响因素之间存在明显差别。在此基础上,对育龄妇女的生育个数进行了进一步的分类预测,模型具有较高的正确率,沿此方向可以对人口增长和发展情况进行展望和预测。
With the low fertility rate and high degree of aging,population growth slows,government issued universal two-child policy,but the effect is unknown.This paper analyzed Hebei 1% census data as "big data",using association rules,random forests,local variables importance,perceptual mapping and analogy analysis etc.Results showed reproductive behavior will be affected by industry,family conditions,age and other factors,and these factors are different.Then,this paper use random forest classifier to forecast the number of children.The model has a high accuracy rate.
With the low fertility rate and high degree of aging,population growth slows,government issued universal two-child policy,but the effect is unknown.This paper analyzed Hebei 1% census data as "big data",using association rules,random forests,local variables importance,perceptual mapping and analogy analysis etc.Results showed reproductive behavior will be affected by industry,family conditions,age and other factors,and these factors are different.Then,this paper use random forest classifier to forecast the number of children.The model has a high accuracy rate.
引文
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[5]杨沐晞.基于随机森林模型的二手房价格评估研究[D],硕士学位论文.中南大学.2012.
[6]李丽.基于随机森林算法的企业信用风险评价研究-以我国电子生产行业上市公司为例[D].硕士学位论文.西南财经大学.2012.
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