随机森林在小额贷款中的应用
中文摘要 | 第3-4页 |
英文摘要 | 第4页 |
1 引言 | 第7-9页 |
1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
1.2 本文的主要工作 | 第8-9页 |
2 随机森林综述 | 第9-15页 |
2.1 决策树 | 第9-11页 |
2.1.1 决策树简介 | 第9页 |
2.1.2 决策树的节点分裂方法 | 第9-11页 |
2.2 随机森林的形成 | 第11-12页 |
2.2.1 决策树的训练集 | 第11页 |
2.2.2 决策树的形成 | 第11-12页 |
2.3 随机森林的评价指标 | 第12-13页 |
2.3.1 分类效果指标 | 第12-13页 |
2.3.2 泛化能力 | 第13页 |
2.4 随机森林存在的问题 | 第13-15页 |
2.4.1 处理不平衡数据存在的问题 | 第13-14页 |
2.4.2 离散化连续型变量 | 第14-15页 |
3 随机森林处理非平衡数据集 | 第15-18页 |
3.1 非平衡数据集分类困难的原因 | 第15-16页 |
3.1.1 数据稀少问题 | 第15-16页 |
3.1.2 噪声问题 | 第16页 |
3.2 非平衡数据集分类问题的解决办法 | 第16-18页 |
3.2.1 代价敏感学习方法 | 第16页 |
3.2.2 下采样 | 第16-17页 |
3.2.3 smote上采样 | 第17-18页 |
4 其他分类方法简介 | 第18-20页 |
4.1 SVM | 第18页 |
4.1.1 SVM简介 | 第18页 |
4.1.2 非线性支持向量机与核函数 | 第18页 |
4.2 logistic回归 | 第18-20页 |
4.2.1 logistic回归原理简介 | 第18-19页 |
4.2.2 正则化logistic | 第19-20页 |
5 数据预处理 | 第20-23页 |
5.1 数据介绍 | 第20-21页 |
5.2 数据预处理 | 第21-23页 |
6 模型实证 | 第23-29页 |
6.1 不进行上采样处理 | 第23-24页 |
6.2 进行smote上采样处理 | 第24-29页 |
7 总结与展望 | 第29-30页 |
7.1 总结与建议 | 第29页 |
7.2 不足之处 | 第29-30页 |
致谢 | 第30-31页 |
参考文献 | 第31-33页 |
附录 | 第33-47页 |