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用于銷售預測的歷史數據存在稀疏性與波動性等特點，當預測周期較長時，傳統統計學或者機器學習領域預測算法的預測效果較差。為此，利用隨機森林的集成思想與訓練數據集的隨機分割重組，提出一種基于數據集成的隨機森林算法。該算法通過隨機重組將原始的一維預測變量重組為高維變量，并將輸出求和值作為最終預測值。實驗結果表明，與 ARIMA、RF、GBDT等傳統算法相比，該算法在實際數據集上的預測效果取得顯著提高。同時，拓展實驗表明數據集成還可應用在ARMA算法上，使預測準確率提高約3%。
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