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基于XGBoost农业经济产业结构分析——以广东省中山市为例

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通过构建XGBoost模型,以中山市历年种植业、渔业、畜牧业和林业的各产值为自变量,以农业经济总产值为因变量进行回归分析.结果表明:历年种植业产值平均增幅为3.45％,林业产值平均增幅为2.16％,畜牧业产值平均增幅为0.46％,渔业产值平均增幅为9.69％,模型拟合曲线显示各农业产业均推动了中山市农业总经济正增长.从XGBoost模型特征相关性参数分析得出渔业对中山市农业经济总产值贡献占比最大,约占59.8％,种植业约占35.5％,畜牧业占4.2％,林业占0.5％,说明渔业与种植业是中山市农业经济支柱产业.通过与其他模型对比分析,该研究提出的评价指标通过均方根误差、R2、平均泊松偏差回归损失分别为0.7155、0.9999、6.4991×10-6,均优于其他模型,验证了提出的XGBoost模型对于中山市各产业历年产值数据拟合与特征相关性分析具有很高的拟合精度以及鲁棒性,可为我国农业产业提供较好的回归拟合分析模型.
Analysis of the Industrial Structure of Agricultural Economics Based on XGBoost——Taking Zhongshan City,Guangdong Province as an Example

Agricultural industryXGBoostCorrelation analysis of industry characteristicsRegression analysis

李浩林、李萌萌、张小花、张文峰、梁凯豪、李树良

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仲恺农业工程学院机电工程学院,广东广州 510225

仲恺农业工程学院经贸学院,广东广州 510225

仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225

仲恺农业工程学院数学与数据科学学院,广东广州 510225

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农业产业 XGBoost 产业特征相关性分析 回归分析

广东省自然科学基金广东省普通高等学校特色创新类项目

2018A03031301362019KTSCX064

2023

10.3969/j.issn.0517-6611.2023.21.048

安徽农业科学
安徽省农业科学院

安徽农业科学

影响因子：0.413
ISSN：0517-6611
年,卷(期)：2023.51(21)
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