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用于銷售預(yù)測(cè)的歷史數(shù)據(jù)存在稀疏性與波動(dòng)性等特點(diǎn)，當(dāng)預(yù)測(cè)周期較長(zhǎng)時(shí)，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)或者機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域預(yù)測(cè)算法的預(yù)測(cè)效果較差。為此，利用隨機(jī)森林的集成思想與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的隨機(jī)分割重組，提出一種基于數(shù)據(jù)集成的隨機(jī)森林算法。該算法通過(guò)隨機(jī)重組將原始的一維預(yù)測(cè)變量重組為高維變量，并將輸出求和值作為最終預(yù)測(cè)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 ARIMA、RF、GBDT等傳統(tǒng)算法相比，該算法在實(shí)際數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)效果取得顯著提高。同時(shí)，拓展實(shí)驗(yàn)表明數(shù)據(jù)集成還可應(yīng)用在ARMA算法上，使預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高約3%。
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