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利用精简数据衡量贫困与不平等:一种基于尼日利亚住户数据的机器学习方法

arXiv cs.LG · 2026-06-09 缓存

本文应用随机森林递归特征消除(RF-RFE)对尼日利亚住户调查数据进行分析,旨在识别能够准确分类贫困状态、五分位分布和不平等位置的最小预测因子。研究表明,机器学习可以在减少数据需求的同时,保留用于监测贫困与不平等的分布信息。

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