需求预测：多变量预测_6.机器学习在需求预测中的应用.docx
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6.机器学习在需求预测中的应用
在需求预测领域，机器学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的统计方法虽然在某些情况下仍然有效，但它们往往难以处理大量复杂且多变的变量。机器学习算法通过从历史数据中学习模式和趋势，能够更准确地预测未来的市场需求。本节将详细介绍几种常用的机器学习算法及其在需求预测中的应用，包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络和集成学习方法。我们将通过具体的例子和代码来展示这些算法的实现过程。
6.1线性回归
线性回归是一种基本的机器学习算法，用于预测一个连续的目标变量。在需求预测中，线性回归可以用来预测未来的销售
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