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基于麻雀搜索算法與隨機森林融合模型的個人信用評估

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摘  要： 針對如何準確評估復雜的用戶信用問題，提出一種基于麻雀搜索算法的隨機森林（SSA-RF）模型，利用SSA優(yōu)化RF模型中決策樹和最小節(jié)點數(shù)，并基于優(yōu)化后的RF模型對數(shù)據(jù)樣本進行分類，并評估所提模型和傳統(tǒng)模型的性能. 研究結果表明： SSA-RF模型具備（剩余7669字）

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