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基于人群健康的机器学习揭示社会心理因素与慢性肾病之间的关联

arXiv cs.LG · 2026-08-19 缓存

该论文提出了一项两部分的研究,使用机器学习对大规模远程医疗数据进行分析,以分类自我报告的慢性肾病状态并识别关键的社会心理和医学预测因子,平衡准确率约为72-76%,并通过SHAP分析增强可解释性。

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绿色金融对城市脱碳的异质性影响:来自中国285个城市的证据

arXiv cs.LG · 2026-06-08 缓存

本研究使用计量经济学模型和机器学习(SHAP分析)来考察绿色金融如何降低中国285个城市的碳强度,发现不同城市等级和金融工具存在异质性效应,其中绿色债券和绿色投资影响最大。

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