Random Forest Modeling For Forecasting Economic Growth: A Machine Learning Approach In The Case Of Algeria (1964-2022)

Résumé: Abstract: This research aims to explore the efficacy of machine learning techniques, specifically Random Forest modeling, in forecasting economic growth. The research problem lies in the challenge of accurately predicting economic trends, which is crucial for effective policy formulation and decision-making. The study follows a structured methodology comprising data collection, preprocessing, feature selection, model training, and validation. Results demonstrate the effectiveness of Random Forest modeling in capturing the intricate patterns of economic data and outperforming traditional forecasting methods. This approach offers promising prospects for enhancing the accuracy and reliability of economic growth forecasts, thereby facilitating informed decision-making processes in various sectors. ملخص: تهدف هذه الدراسة إلى تقييم فعالية تقنيات التعلم الآلي، مع التركيز على نموذج الغابات العشوائية، في التنبؤ بالنمو الاقتصادي. تكمن مشكلة البحث في صعوبة التنبؤ الدقيق بالاتجاهات الاقتصادية، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير سياسات فعالة واتخاذ قرارات استراتيجية. يعتمد البحث على منهجية منظمة تشمل جمع البيانات، والمعالجة الأولية، واختيار الخصائص، وتدريب النموذج، والتحقق من الأداء. أظهرت النتائج أن نموذج الغابات العشوائية يتميز بقدرته على استيعاب الأنماط المعقدة في البيانات الاقتصادية، متفوقا على طرق التنبؤ التقليدية. يشير هذا النهج إلى إمكانات كبيرة لتعزيز دقة وموثوقية التنبؤ بالنمو الاقتصادي، مما يسهم في اتخاذ قرارات مستنيرة في مختلف المجالات.

Publié dans la revue: أبعاد إقتصادية