随机森林在企业信用评估指标体系确定中的应用

• 作者: 彭国兰 林成德
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 企业信用评估 评估指标体系 特征选择
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 199-203
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-0479.2007.02.012

摘要

评估指标体系的确定是企业信用评估的一个关键环节,指标体系选取的好坏直接影响模型的预测准确率.本文引进组合学习算法的新方法--随机森林(Random Forest,RF)来选择指标,使得到的指标体系更加客观,更加符合机器学习的特点.实验证明,该方法确定的指标体系能更有效地体现企业的信用状况,使用该指标体系建立的随机森林评估模型具有更高的预测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林成德	厦门大学自动化系	18	418	9.0	18.0
2	彭国兰	厦门大学自动化系	1	82	1.0	1.0