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Enhancing Retail Sales Forecasting through Optimized Machine Learning Models
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内容提要
本研究提出了一种优化的随机森林模型，以提高零售销售预测的准确性。该模型在复杂数据集上的R²值达到0.945，显著优于传统方法，突显了高级机器学习技术在预测分析中的重要性。
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关键要点
- 本研究提出了一种优化的随机森林模型，以提高零售销售预测的准确性。
- 优化后的随机森林模型在复杂数据集上的R²值达到0.945，显著优于传统方法。
- 传统的零售销售预测方法在处理复杂数据集时存在不足。
- 高级机器学习技术在预测分析中具有重要性和潜在影响。
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