与国外研究相比,国内的研究在算法改进和实际应用方面可能更为突出,注重解决本土金融市场的实际问题。以下是部分随机森林信用卡违约预测项目的理论基础:
1.姚军,陈冠男,赵晓磊(2016):研究使用了一家中国银行的信用卡数据,探讨了随机森林在信用卡违约预测中的性能。研究中对比了随机森林与其他机器学习算法的效果,结果显示在处理不平衡数据和大量特征的情况下,随机森林表现出色。
2.王宇峰,李青山,刘海潮(2017):这项研究基于中国银行的信用卡数据,比较了随机森林和其他机器学习算法在信用卡违约预测中的表现。研究发现随机森林在准确性和泛化能力上相对较好。
3. 杨盛辉(2019):作者基于加权Stacking集成学习做出信用卡违约预测,本文的研究结果可以在管理信用卡层面给予银行一定程度上的帮助,对信用卡客户进行分类预测,可以识别申请客户的潜在违约风险,加强银行对信用卡的管理和降低信用卡的违约率。
4. 庄然(2021):本文构建出基于随机森林算法和Adaboost算法两种效果较好的预测模型,且模型结果远优于逻辑回归模型。从多种指标判断,相对于随机森林算法基于Adaboost算法的银行公司信贷客户违约预测模型精度更高,能够较准确的识别违约客户。
5. 李佳晋(2023):本论文在改进的KNN算法(K-Nearest Neighbor)、随机森林算法以及XGBoost(e Xtreme Gradient Boosting)算法的基础上,提出了基于KRX模型的信用卡逾期预测模型。
6. 王智立(2023):文章基于主成分分析的随机森林模型,与传统随机森林模型对比,对信用卡违约风险进行预测,发现主成分分析的随机森林模型相较于单一的随机森林模型预测效率和能力均有所提升。
总体而言,上述国内的随机森林在信用卡违约预测项目方面的研究呈现了注重性能对比、集成学习、算法改进、实际应用、新方法和模型的主要趋势未来,随着国内研究的不断发展,可以期待更多深入的对比研究以及更全面的应用实践。
http://www.dxsbao.com/news/654433.html
点此复制本页地址
4月16日,新乡工程学院南校区体育场热闹非凡,2025年春季运动会盛大开幕。这不仅是一场体能和技巧的较量,更展现了学子们的青春风采与团队精神。开幕式上,国旗护卫队护送五星红旗庄严入场……
苏一飞 河南科技学院新科学院法律系查看全文 >>
为深入贯彻党和国家教育方针,强化毕业生的诚信意识与感恩情怀,助力他们更好融入社会,成长为兼具责任感与道德感的合格公民,文法学院于4月22日在学院楼报告厅召开毕业生诚信感恩教育会……
冯冰雨 苏一飞 河南科技学院新科学院法律系查看全文 >>
为帮助毕业生明晰助学贷款还款流程,保障个人征信安全,4月22日,文法学院于南校区学院楼报告厅开展了毕业生诚信还贷教育大会。本次会议由李嘉欣老师主持,25级毕业生到场聆听。会议中,李……
李紫煊 苏一飞 河南科技学院新科学院法律系查看全文 >>
2025年4月15日,新乡工程学院文法学院教师张琦、冯美连、韦彩红,带领学生们前往河南省新乡市卫辉县唐庄镇太行公仆展馆参观,学习当地先进文化,汲取精神力量。踏入展馆,庄重肃穆的氛围扑……
王欣欣 河南科技学院新科学院法律系查看全文 >>
为切实做好党员发展工作,严格党员发展流程,增强党组织凝聚力和战斗力。2025年4月17日下午,文法学院第二党支部在学院楼B-207召开了第32期发展对象民主评议会。会议由支部书记李婉鑫同志主持……
倪英梵 河南科技学院新科学院法律系查看全文 >>
为弘扬中华优秀传统文化,加强校园文明建设,提升师生文明素养,营造和谐、文明、向上的校园文化氛围,文法学院于4月21日晚在北校区树人楼209教室举办了“书以载道,文明同行”校园文明书……
王诗音 户煜阳 河南科技学院新科学院法律系查看全文 >>
——党员发展对象人选民主评议为进一步保证党员发展质量,落实发展党员工作,文法学院第四党支部于2025年4月21日晚上在学院楼1-A215教室召开支部大会,对第32期党员发展对象人选开展了民主评……
张欣茹 河南科技学院新科学院法律系查看全文 >>
为深入贯彻习近平文化思想,紧扣立德树人根本任务,以创建文明校园提升人才培养质量为导向,激发大学生对党史学习的热忱,进一步提升思想境界与道德修养,助力学生成长为担当民族复兴大……
高子涵 苏一飞 河南科技学院新科学院法律系查看全文 >>