[发明专利]基于改进随机森林的客户信用分类方法在审
| 申请号： | 202110169939.0 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112837145A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 吴家皋;王一帆 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06K9/62;G06N7/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进随机森林的客户信用分类方法，包括如下步骤：将客户样本数据集划分为训练数据集和测试数据集；在训练数据集上用CART分类回归树算法训练生成包含m棵树的初始随机森林模型；将测试数据集输入初始随机森林模型，计算每棵决策树分类结果的相似度和精确度；根据相似度和精确度，计算每棵决策树的综合性能指标；取前s个具有较高综合指标的决策树构成改进后的随机森林模型。本发明结合随机森林中决策树的相似度和精确度，有效地提高了客户信用分类随机森林的分类准确性和泛化能力；定义了新的评价决策树的综合性能指标，有效地在精确度和相似度之间进行折中，并且很容易拓展应用于其他分类场景中，具有广泛的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 随机 森林 客户 信用 分类 方法 | ||
【主权项】：
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