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随着计算机技术的提高以及人工智能的飞速发展,利用机器学习进行数据挖掘的优势日益明显,本文突破传统研究不良贷款率的思路,利用机器学习进行不良贷款率变动的预测,并引入高频数据,将其进行两种处理,形成同频数据集和混频数据集.针对两个数据集分别建立随机森林模型,根据随机森林模型得出影响银行不良贷款率变动的重要变量.