写一篇关于多元回归模型预测GDP总量的不足与展望

的文章 多元回归模型是一种用于预测数据集中变量之间关系的机器学习算法，它可以用来预测GDP总量。然而，这种模型也存在一些不足。 首先，多元回归模型的准确性有待加强。它无法考虑到GDP总量可能会受到外部因素的影响，如贸易战、新冠肺炎大流行或金融危机对GDP总量造成的影响。此外，多元回归模型也无法准确地识别出各个变量之间的相互作用，从而使得它无法准确地预测GDP总量。 此外，由于数据集中含有大量冗余信息，这会造成过度拟合问题。如果数据集中存在大量冗余信息，就会逐步将不相关特征加入到回归方程中；进一步对GDP总量的预测造成不利影响。 尽管如此，随着人工智能、机器学习、数理化以及神经信号伪造(GANs) 等新兴衬托方式的不断应用于诸如GDP 总量 预测这样的问题上, 多元回归 技术 已 得 到 了 改 进 与 努 力 。 未 来 ， 通 过 精 细 的 超 参 数 赛 选 、 大 量 精 美 流 过 浩 充 的 本 本 近 期 （hyperparameter tuning , massive fine-tuning of neural networks and GANs ） 以 努 锣 (GANs) , 大 大 改 进 多 元 回 归 预 测 GDP 总 金 (regression prediction of GDP total amount ) 。