基于麻雀搜索算法與隨機(jī)森林融合模型的個(gè)人信用評(píng)估

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摘  要： 針對(duì)如何準(zhǔn)確評(píng)估復(fù)雜的用戶(hù)信用問(wèn)題，提出一種基于麻雀搜索算法的隨機(jī)森林（SSA-RF）模型，利用SSA優(yōu)化RF模型中決策樹(shù)和最小節(jié)點(diǎn)數(shù)，并基于優(yōu)化后的RF模型對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類(lèi)，并評(píng)估所提模型和傳統(tǒng)模型的性能. 研究結(jié)果表明： SSA-RF模型具備（剩余7669字）