基于随机森林的企业信用评估模型

引入了一种能较好容忍噪声,且稳定性较高的组合分类器算法———随机森林(RF),建立企业信用评估模型;着重分析了适合RF的不平衡分类问题的处理方法,并介绍了模型参数的优化.通过与神经网络和支持向量机的对比实验,证实了该方法的有效性和优越性.