法人市町村民税収の予測モデル
##article.authors##
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澁谷, 英樹
南山大学 総合政策学部
https://researchmap.jp/shibutani
DOI:
https://doi.org/10.51094/jxiv.3033キーワード:
バギング、 決定木、 機械学習、 法人住民税、 ブーストラップ・アグリゲーティング、 ランダムフォレスト抄録
本稿は、機械学習により法人市町村民税収を地域別に推定し、その結果を明らかにするものである。1,718市町村・7従業者規模・17業種分類について、『経済センサス』に基づいて法人１社当たり売上高を計算し、『会社標本調査』に収録された最も近い値を探索する。この金額を、各市町村の事業所ごとに計算して、概算される税収額の精度を調定額に近づけることをめざす。税収額の推定にあたっては、決定木・線形回帰・リッジ回帰・ラッソ回帰を比較した。これらのうち最も成績が良かった決定木に対してバギング（Bagging）法を採用し、100個のモデルをアンサンブル学習させる（実質的なランダムフォレスト）ことで、過学習を抑制した。
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投稿日時: 2026-02-13 16:04:40 UTC
公開日時: 2026-03-04 09:44:57 UTC — 2026-03-16 11:53:29 UTCに更新
バージョン
- 2026-03-16 11:53:29 UTC（2）
- 2026-03-04 09:44:57 UTC（1）
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