基于麻雀搜索算法与随机森林融合模型的个人信用评估

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摘  要： 针对如何准确评估复杂的用户信用问题，提出一种基于麻雀搜索算法的随机森林（SSA-RF）模型，利用SSA优化RF模型中决策树和最小节点数，并基于优化后的RF模型对数据样本进行分类，并评估所提模型和传统模型的性能. 研究结果表明： SSA-RF模型具备（剩余7669字）

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