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[1]李春雷,王文生,郭雷风,等.基于集成学习算法的返贫人口识别模型——以H省F县贫困户建档立卡数据为例[J].江苏农业科学,2021,49(17):231-237.
　Li Chunlei,et al.Identification model of poverty-returning population based on ensemble learning algorithm—Taking file and card data of poor households in F County of H Province as an example[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(17):231-237.
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基于集成学习算法的返贫人口识别模型——以H省F县贫困户建档立卡数据为例(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第17期
页码:
231-237
栏目:
农业经济与管理
出版日期:
2021-09-05

文章信息/Info

Title:
Identification model of poverty-returning population based on ensemble learning algorithm—Taking file and card data of poor households in F County of H Province as an example
作者:
李春雷1; 王文生1; 2; 郭雷风1; 陈桂鹏3
1.中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081； 2.国家农业农村部信息中心，北京 100020；3.江西省农业科学院农业经济与信息研究所，江西南昌 330200
Author(s):
Li Chunlei;  et al
关键词:
建档立卡; 集成学习; 返贫识别; 动态监测
Keywords:
-
分类号:
F323.8；TP181
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
2020年底精准扶贫工作胜利完成，但绝对贫困和区域性整体贫困的消除并不意味着贫困的消失和扶贫工作的结束。党中央多次强调要健全防止返贫动态监测和帮扶机制，对易返贫致贫人口实施常态化监测。当前对返贫动态监测的研究多为宏观政策性内容，对贫困人口进行返贫识别的微观操作性研究较少。针对上述问题，利用贫困户建档立卡数据进行数据处理选取14维特征，构建基于集成学习算法的返贫人口识别模型进行贫困人口分类。结果表明，经调优的XGBoost算法模型取得最优结果，对已脱贫、未脱贫及返贫3类人员分别达97.43%、92.44%、9704%的识别准确率，总体达到96.81%的准确率，能够较好识别出贫困人口贫困类别。为帮扶工作人员的防返贫动态监测和帮扶工作提供技术支持。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2021-02-02
基金项目：江西现代农业科研协同创新专项(编号：JXXTCX201801-03)。
作者简介：李春雷(1994—)，男，河北邢台人，硕士研究生，主要从事信息技术农业应用相关研究。E-mail：lcl050024@126.com。
通信作者：王文生，博士，研究员，博士生导师，主要从事农业信息化相关研究。E-mail：13911359883@163.com。
更新日期/Last Update: 2021-09-05