近年来,随着人民生活水平的不断提高,超越物质的精神生活越来越为人们所重视。居民幸福感是建立在物质与精神生活得到相应满足的基础之上的,它是对追求丰富物质生活的真实回应,党中央在十九大报告中指出,“让人们获得感、幸福感、安全感更加充实、更有保障、更可持续”。居民幸福感已经成为国家社会关注的焦点,如何评价和预测幸福感,如何将资源利用最大化以提升福祉,已成为了当前亟待解决的问题,解决该问题可以为社会发展和政策制定提供良好的方向。本文以中国居民幸福感为研究对象,基于CGSS调研数据,描述了幸福感在年龄、性别、婚姻、户口、民族、宗教信仰、受教育程度和地区等角度下的分布状况;采用XGBoost算法建立二分类预测模型,预测我国居民是否幸福;运用多元回归实证分析了经济发展和经济变量指标对我国居民幸福感的影响。研究发现:(1)我国居民幸福感平均值为4.17,处在中上水平,它在不同的角度下呈现出不同的分布特点;(2)XGBoost二分类模型为预测我国居民幸福感提供了新的机器学习方法,且相较于逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、K近邻、随机森林、Bagging这些分类器的预测效果更好;(3)对幸福感影响最大的是就业情况,其次依次为社会保障、环境污染、教育和进口总额。根据研究结论,提出几点政策建议以供参考:第一,提高就业质量和人民收入水平,坚持就业优先的发展战略和积极就业的政策导向;第二,完善中国特色社会保障体系建设,扩大社会保障覆盖面,创建城乡一体化的社会保障系统;第三,坚持生态文明和绿色发展,相关部门应重视林木与绿化的保护与建设,相关企业也应当升级设备,减少工业生产对环境的影响;第四,发展教育文化事业,提高居民文化素养;第五,第三产业持续发力,加快服务业转型升级,壮大战略性新兴产业,增强自主创新能力,以提高我国居民幸福感。