数据挖掘实战----基于回归的财政收入预测_使用主成分回归选取财政收入预测的关键特征

本文主要借用github和部分csdn部分代码撰写，因为版本问题不同做了修改，目前使用python3.7版本，tensorflow为2.5版本，如有问题请联系QQ：1911097009

主要流程：

• 自变量：
  -社会从业人数(x1)：就业人数的上升伴随着居民消费水平的提高，从而间接影响财政收入的增加。
  -在岗职工工资总额(x2)：反映的是社会分配情况，主要影响财政收入中的个人所得税、房产税以及潜在消费能力。
  -社会消费品零售总额(x3)：代表社会整体消费情况，是可支配收入在经济生活中的实现。当社会消费品零售总额增长时，表明社会消费意愿强烈，部分程度上会导致财政收入中增值税的增长；同时当消费增长时，也会引起经济系统中其他方面发生变动，最终导致财政收入的增长。
  -城镇居民人均可支配收入(x4)：居民收入越高消费能力越强，同时意味着其工作积极性越高，创造出的财富越多，从而能带来财政收入的更快和持续增长。
  -城镇居民人均消费性支出(x5)：居民在消费商品的过程中会产生各种税费，税费又是调节生产规模的手段之一。在商品经济发达的如今，居民消费的越多，对财政收入的贡献就越大。