行业研究报告

世界银行机器学习贫困地图方法研究2023

2023-05金融投资37.0世界银行

世界银行最新政策研究论文,探索机器学习在贫困测绘中的应用。基于墨西哥2015年跨期调查数据,进行设计模拟实验,揭示传统验证方法的局限性。成果可提升贫困估计精度,助力精准施策。

报告摘要

世界银行最新政策研究论文,探索机器学习在贫困测绘中的应用。基于墨西哥2015年跨期调查数据,进行设计模拟实验,揭示传统验证方法的局限性。成果可提升贫困估计精度,助力精准施策。

核心要点

  1. 引言
  2. 方法论
  3. 实验设计
  4. 结果分析
  5. 结论

报告信息

文件全名
世界银行-机器学习时代的贫困地图(英)-(1)
适合读者
发展经济学家政策制定者数据科学家
核心数据
  1. 2015年
核心议题
金融投资金融投资研究

常见问题

《世界银行机器学习贫困地图方法研究2023》主要包含哪些内容?

世界银行最新政策研究论文,探索机器学习在贫困测绘中的应用。基于墨西哥2015年跨期调查数据,进行设计模拟实验,揭示传统验证方法的局限性。成果可提升贫困估计精度,助力精准施策。核心数据:2015年。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由世界银行发布,发布于 2023 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2023 年,全文约 37.0。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合发展经济学家、政策制定者、数据科学家等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了金融投资、金融投资研究等议题。

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