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为研究个人征信问题,使用随机森林模型对美国某网贷平台的贷款数据进行实证分析,选择了16个指标反映贷款者的贷款信息、偿债能力、信用情况,构建随机森林征信评价模型,通过调整两个参数对模型进行优化。并与判别分析、神经网络模型进行比较,发现随机森林模型的精度明显高于前两种模型,表明随机森林算法运用于征信评价模型方面具有明显的优越性。