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建立模型的意图为:1、计算各变量对模型的贡献度。2、用训练好的模型预测测试集。 2、缺失值处理 (2.1)删除缺失值(2.1或2.2都可,取决于具体样本情况) > data1<-na.omit(data1) (2.2)利用随机森林模型预测补全NA值 install.packages("randomForest")library(randomForest)data.imputed<-rfImpute(success_rate ~...
运用贡献度随机森林方法(CRF)方法探讨公司债财务指标比率与其违约率的关系.运用连续属性离散化方法(OB)进行财务指标最优降维;运用WOE变换进行模型变量约简.研究表明,CRF模型的分类性能显著优于其他模型,测试集评估总体正确率达90.47%,AUC统计量,AR比率及K-S值分别提升了2.6%,7.6%,4.38%,变量贡献度量化了各财务指标...