人工智能_项目实践_贷款违约预测_基于随机森林算法的贷款违约预测模型研究 如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险，计算借款人的违约概率，是现代金融机构信用风险管理的基础和重要环节。本文主要研究借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的历史贷款数据进行统计分析，并使用随机森林算法建立贷款违约预测模型。实验结果表型，随机森林算法在预测性能上超过了决策树和逻辑回归分类算法。此外通过使用随机森林算法对特征进行重要性排序，可以得到对最终是否违约影响较大的特征，从而能够更有效的进行金融领域的借贷风险判断。

传统随机森林分类算法采用平均多数投票规则不能区分强弱分类器，而且算法中超参数的取值需要调节优化.在研究了随机森林算法在文本分类中的应用技术及其优缺点的基础上对其进行改进，一方面对投票方法进行优化，结合决策树的分类效果和预测概率进行加权投票，另一方面提出一种结合随机搜索和网格搜索的算法对超参数调节优化.Python环境下的实验结果表明本文方法在文本分类上具有良好的性能.

本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树和随机森林都是常用的分类算法，它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似，人们常常在遇到多个条件组合问题的时候，也通常可以画出一颗决策树来帮助决策判断。本文简要介绍了决策树和随机森林的算法以及实现，并使用随机森林算法和决策树算法来检测FTP暴力破解和POP3暴力破解，详细代码可以参考： https://github.com/traviszeng/MLWithWebSecurity 决策树算法 决策树表现了对象属性和属性值之间的一种映射关系。决策树中的每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则表示某个可能的属性值，而每

随机森林工具箱安装包

房屋数据集（对应于博客——python实现随机森林）

共3个ipynb文件，包括对于数据预处理并可视化、kmeans聚类分析客户类型、用网格搜索随机森林的最佳参数并保证AUC大于0.75.

本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话，会带来大量的网络IO操作，算法效率将非常低，为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略，然后对其源码进行分析，最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位，2014年Spark风靡IT界，Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术，成为大数据处理领域中最热门的技术，如图1所示。2015年6月17日，IBM宣布它的“百万数据工程师计划”

算法工程项目问题描述： 【题目】 随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

主要介绍了用Python实现随机森林算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

matlab2014a代码##ECMP-RF 融合多特征信息、弹性网络和随机森林算法预测细胞外基质蛋白。 实验环境为：Windows Server 2012R2 Intel (R) Xeon (TM) CPU E5-2650 @ 2.30GHz 2.30GHz with 32.0GB of RAM，MATLAB2014a 和 Python3.6 编程实现。 ###ECMP-RF 使用以下依赖项： MATLAB2014a Python 3.6 麻木的 scipy scikit 学习 ＃＃＃指导原则： **数据包含训练数据集和测试数据集。 **特征提取：AD是自相关描述符的实现。 EBGW 是基于分组权重的编码实现。 PsePSSM 是伪位置特定评分矩阵的实现。 PseAAC 是伪氨基酸组成的实现。 LD 是本地描述符的实现。 **SMOTE：SMOTE_R_train_test.R 是 SMOTE 的实现 ** 特征选择：LOOCV_EN.py 代表弹性。 LOOCV_KPCA.py 代表 KPCA。 LOOCV_LASSO.py 代表 LASSO。 LOOCV_PCA.py 代表 PC