幸福感分析與機器學習：隨機森林的活用
本文提出政策研究大學院大學橫山直准教授利用機器學習手法的主觀幸福感研究新途徑。 在GDP指標無法捕捉的人們幸福感計測並活用於政策的取組於全球擴展中，本研究針對日本主觀幸福感相關領域與要素，利用機器學習手法之一的隨機森林（RF）實施實證分析。RF與傳統統計手法相比，能從「廣度」「影響」「非線性」等多角度觀點靈活捕捉幸福感相關要素，實證作為掌握日本幸福感特徵有效工具的可能性。...
本文提出政策研究大學院大學橫山直准教授利用機器學習手法的主觀幸福感研究新途徑。 在GDP指標無法捕捉的人們幸福感計測並活用於政策的取組於全球擴展中，本研究針對日本主觀幸福感相關領域與要素，利用機器學習手法之一的隨機森林（RF）實施實證分析。RF與傳統統計手法相比，能從「廣度」「影響」「非線性」等多角度觀點靈活捕捉幸福感相關要素，實證作為掌握日本幸福感特徵有效工具的可能性。...