摘要: 合理的采购评估价格，是制定采购策略、开展招标采购的重要依据。本文基于国家电网 2014 到 2017 年电气仪器 仪表大类中多种物料的采购价格数据进行分析，分析了 26 家省公司，四年的采购价格规律，并利用多种机器学习方法 对采购价格进行了拟合和预测。研究中发现，该大类多种物料中存在采购价格的异常值，且多数物料存在采购次数少， 采购频次非常分散的问题，为了后续价格预测模型的精度和可扩展性，选择了更加适用于解决自变量个数较多样本数较 少的 lasso 和随机森林方法，并对拟合结果进行了比较分析，对其他类价格数据中规律的挖掘提供了有益的思路；同时 研究中得到的异常值和预测的结果对于国家电网资源的管理和监督，具有较强的实践意义，可以促进整体资源的更有效 配置。