随机森林在信贷风控的应用场景

今天，为大家分享随机森林算法及其应用场景，值得学习一下。

随机森林属于集成学习的范畴，是一种采用Bagging策略的算法。它构建并整合了多个决策树来改善模型的预测准确性。这些决策树分别作出预测，随机森林算法则综合这些预测以形成最终的预测，通常通过投票机制来实现。这种方法不仅提高了预测的稳定性，还减少了模型的过拟合风险，因为它涵盖了单个决策树可能忽略的多样性。

▍目录

一、简介

• 随机森林来源与背景

• 随机森林简介

二、随机森林建模原理与步骤

三、应用场景与优势

四、案例分析

五、实战代码

一、简介

1   随机森林来源与背景

来源背景：随机森林算法是一种集成学习方法，由多个决策树组成的分类器或回归器。它是由贝尔曼和贾克曼于2001年提出的，被广泛应用于机器学习和数据科学领域。

2   随机森林介绍

随机森林：一种特殊的Bagging方法，其中每个模型都是一个决策树。除了数据集的随机子集外，每个决策树还在每个节点处从随机子集中选择最佳分裂。这种额外的随机性有助于减少模型之间的相关性，进一步提高模型的性能。随机森林算法的核心思想是通过构建多个决策树来进行决策，然后将它们的预测结果进行综合，最终得到最优的分类或回归结果。每个决策树都是通过对数据随机有放回抽样产生的不同数据子集进行训练得到，这样可以有效减少过拟合的风险。

二、随机森林建模原理与步骤

大自然中的森林是由很多的树组成的，机器学习算法中的随机森林，也是由很多决策树组成的。

在随机森林算法中，每个决策树的建立过程如下：

1. 从原始数据集中随机选择一个样本子集。

2. 针对选定的样本子集，随机选择特征子集。

3. 使