幸福感经济学数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：幸福感,经济学,数据分析,SHAP值,信用分配,游戏理论,机器学习,预测解释
数据概述：
幸福感经济学数据集基于世界幸福感报告的数据，涵盖了全球多个国家的幸福感相关指标。原始数据中存在缺失值和零值，这些零值被识别为缺失值，并通过MICE（多重插补法）进行了填补处理。该数据集主要用于探索使用SHAP值（Shapley Additive exPlanations）在经济学和金融领域的应用。SHAP值是一种基于博弈论的方法，用于解释机器学习模型的预测结果，能够优化信用分配并提供局部解释。数据集中的关键要素包括各国的幸福感评分及其对应的经济、社会、健康等多方面指标。
数据用途概述：
该数据集适用于经济学和金融领域的研究、机器学习模型的开发与评估、以及幸福感与经济因素之间关系的分析。研究人员可以通过SHAP值分析各国幸福感评分的驱动因素及其相对重要性；政策制定者可利用数据制定相关政策，以提升国民幸福感；此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解博弈论在经济学中的应用及其对模型解释的贡献。
