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内容简介：本书融合多来源涉税数据，基于K-S检验和随机森林等算法，构建了企业纳税行为甄别指标体系；将不同行业、涉及不同税种的企业纳税行为甄别工作视为不同任务，提出基于多任务学习的分行业/分税种企业纳税行为甄别模型，与传统Logistic、支持向量机和神经网络等单任务机器学习模型进行对比，研究发现多任务学习模型的企业纳税行为甄别能力、泛化能力和稳健性更强。