基于随机森林模型的某商业银行企业信用风险评估实证研究

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基于随机森林模型的某商业银行企业信用风险评估实证研究
论文目录
 
摘要第1-3页
ABSTRACT第3-9页
第一章 研究的目的与意义第9-12页
  1.1 研究的目的第9页
  1.2 研究的意义第9-10页
  1.3 论文主要工作和创新之处第10-12页
第二章 企业信用风险评估发展与研究现况第12-19页
  2.1 企业信用风险评估概述第12-13页
  2.2 企业信用风险评估方法简介第13-19页
    2.2.1 企业信用风险评估方法第13-16页
    2.2.2 国外研究现况第16-17页
    2.2.3 国内研究现况第17-19页
第三章 随机森林模型基本理论第19-24页
  3.1 分类器简介第19页
  3.2 决策树与分类回归树第19-20页
  3.3 Bagging方法第20-21页
  3.4 随机森林分类原理介绍第21-24页
    3.4.1 随机森林的定义与基本思想第21-22页
    3.4.2 OOB估计第22页
    3.4.3 优势和基本应用第22-24页
第四章 随机森林模型的特征选择和探索第24-36页
  4.1 基础数据收集第24页
  4.2 模型初始特征介绍第24-27页
  4.3 数据标准化处理第27-29页
  4.4 模型特征筛选第29-35页
    4.4.1 模型特征筛选原理第29-30页
    4.4.2 模型特征筛选具体实现第30-35页
  4.5 本章小结第35-36页
第五章 随机森林模型的实证研究及分析第36-45页
  5.1 模型构建思路第36页
  5.2 类不平衡问题处理第36-39页
    5.2.1 类不平衡处理方法第36-38页
    5.2.2 类不平衡处理实践第38-39页
  5.3 模型参数选择第39-42页
    5.3.1 ntree参数选择实验第39-41页
    5.3.2 mtry参数选择实验第41-42页
  5.4 信用异常客户评估模型第42-43页
  5.5 本章小结第43-45页
第六章 研究结论、不足与未来展望第45-47页
  6.1 研究结论第45页
  6.2 研究不足第45-46页
  6.3 未来展望第46-47页
参考文献第47-49页
附录:数据挖掘工具和相关程序介绍第49-51页
攻读硕士学位期间发表的论文第51-52页
致谢第52-54页

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