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利用虚拟现实技术提升食品营销课程的实战模拟

引言

常见的需求预测模型包括时间序列分析模型、回归分析模型和机器学习模型。在实际应用中，机器学习模型（如随机森林、支持向量机、神经网络等）已经被广泛应用于需求预测中。相比传统的统计模型，机器学习模型能够更好地处理大规模、复杂的多维数据，且具备自学习能力，能够在不断变化的市场环境中提供更为精确的预测结果。

随着大数据技术的不断发展，食品市场需求预测模型的优化也得到了不断提升。通过引入更多的实时数据、细化特征工程以及改进模型算法，企业可以进一步提高预测准确度。例如，集成学习方法（如随机森林和XGBoost