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足球員的決策樹集成模型
採用H2O技術，現在可以在Stata裡使用全新的h2oml指令組來進行機器學習，不需要具備程式設計的背景，也能有效運用這些方法。這套指令整合了H2O並提供圖形介面，能輕鬆使用梯度提升機（GBM）和隨機森林（RF）來做迴歸分析、二元分類或多類別分類。
在這篇文章中，Stata資深計量經濟學家與軟體工程師透過一個簡單的H2O操作流程，分析場上表現指標如何預測足球員的平均市場價值—這是球員轉會、合約談判和整體價值評估的關鍵因素。接著訓練兩種模型進行預測比較，並使用其中一個模型來解釋各變數對預測結果的影響。
來源：A footballer ensemble of decision trees
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