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本研究的目的是开发一个预测模型，利用来自小型企业的数据来提高业务运营规划的准确性。通过使用机器学习 (ML) 技术、特征扩展、重采样和组合技术，可以解决现有研究中存在的几个限制。然后，使用新颖的特征工程技术，我们可以找到 10 个新特征，这些新特征是从原始特征中衍生出来的，并通过它们之间的非线性关系自动构建，从而提高模型的准确性。最后，我们构建了一个基于规则的分类器，以高精度预测商店的收入。结果表明，所提出的方法为应用于中小型企业的 ML 研究开辟了新的可能性。
人工智能应用于小型企业
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