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Comparative Analysis of Energy Poverty Prediction Models Using Machine Learning Algorithms
저자
Hong, Zhe; Park, In Kwon
학술지명
국토계획
출판/발행연도
2021
주제
요약
본 연구는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 에너지 빈곤 예측 모델을 개발하고 예측 변수의 중요도 및 편미적 의존성을 분석하는 것을 목표로 한다. 2016년 가계 소득 및 지출 조사 데이터를 사용하여 의사 결정 트리, 인공 신경망, 배깅, 랜덤 포레스트, 극단적 경사 부스팅, 서포트 벡터 머신 등 다양한 머신러닝 방법을 적용한 결과, 랜덤 포레스트 모델이 에너지 빈곤 예측에 가장 우수한 성능을 보였다.
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