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AI for Sustainability: A Smart Data Model to Guide Governmental Decisions

Dieses Paper schlägt ein intelligentes Datenanalyse-Framework vor, das maschinelle Lernmodelle (Lineare Regression, Random Forest und XGBoost) nutzt, um Nachhaltigkeitsindikatoren im Einklang mit den UN-SDGs zu bewerten und vorherzusagen, wobei nachgewiesen wird, dass XGBoost die stabilste Leistung bietet und Regierungen ein interpretierbares, evidenzbasiertes Werkzeug zur Optimierung der Ressourcenallokation und der langfristigen strategischen Planung bereitstellt.

Ursprüngliche Autoren: Mira Tamer Shaker, Hadeer El-Batanouny, Yehia Helmy, Mohamed Abdelsalam

Veröffentlicht 2026-09-23
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Ursprüngliche Autoren: Mira Tamer Shaker, Hadeer El-Batanouny, Yehia Helmy, Mohamed Abdelsalam

Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

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