基于随机森林的组合分类算法的设计与应用

简介：
本研究设计了一种基于随机森林的组合分类算法，通过融合多种特征选择和模型优化策略，有效提升了复杂数据集上的分类精度和稳定性。 信用评估是商业银行及其他金融机构防范风险的关键手段之一。为了提升信用评估的准确性，采用随机森林（RF）模型来构建风险评估体系。鉴于随机森林模型的表现与参数设置及数据集不平衡程度密切相关，本段落提出了一种基于随机森林的组合分类算法（KM-GA-RF）。研究使用了UCI数据库中的German数据集，并通过K-means算法对标签进行类分解处理。对于每个类别应分成多少簇数（ki）以及随机森林模型自身的参数如树的数量（n_estimators）、特征数量（max_features），利用改进的遗传算法对其进行优化选择。实验结果显示，与传统RF及其他方法相比，基于随机森林的组合优化模型具有更高的预测精度：传统的RF预测准确率为0.765；而提出的组合优化模型则达到了0.815，提高了约5%。