Atsitiktinio miško modelio taikymas užpildant trūkstamas ekonominių rodiklių reikšmes NUTS 2 lygmeniu
Articles
Irmantas Pilypas
Vilnius University image/svg+xml
Irma Šileikienė
Vilnius University image/svg+xml
Published 2025-05-12
https://doi.org/10.15388/LMITT.2025.20
PDF

Keywords

atsitiktinis miškas
mašininis mokymasis
trūkstamos reikšmės
ekonominiai rodikliai
NUTS 2 regionai
hiperparametrų optimizavimas

Abstract

Nagrinėjamos trūkstamų ekonominių rodiklių reikšmių ES NUTS 2 regionų lygmeniu užpildymo galimybės, taikant atsitiktinio miško (angl. Random Forest) modelį. Trūkstamos reikšmės ekonominiuose duomenyse kelia iššūkių analizei ir gali mažinti analizės rezultatų patikimumą. Sudarytas duomenų rinkinys, apimantis 260 regionų ir 8 ekonominius rodiklius (1990–2023), surinktas iš Eurostat DB. Kiekvienam rodikliui sukurtas atskiras atsitiktinio miško modelis trūkstamų reikšmių užpildymui. Modelių tikslumas vertintas pagal 4 metrikas: RMSE, MAE, R², MAPE. Tyrimas atskleidė, kad atsitiktinio miško metodas ypač tiksliai užpildo užimtumo, nedarbo ir ilgalaikio nedarbo rodiklių reikšmes (R² > 0,9), išlaikydamas tarpusavio ryšius tarp kintamųjų. Gautas užpildytas duomenų rinkinys gali būti taikomas tolesnėje regioninės ekonomikos rodiklių analizėje.

PDF
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Downloads

Download data is not yet available.