Interpretable Machine Learning for Predicting Startup Funding, Patenting, and Exits
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摘要
本研究构建了一个可解释的机器学习框架，对2010-2023年美国初创企业的融资、专利增长及退出（IPO或收购）进行预测，采用无泄漏的时间切分和多种模型评测，最高预测AUROC达到0.921。研究揭示融资主要受近期融资活动影响，专利增长与公司成熟度和融资活跃度相关，退出则受融资深度驱动，模型解释性强且具可复现性，具有较高的理论与实务价值 [page::0][page::2][page::3][page::19]
