针对非平衡数据的贷款违约预测中，如何调整随机森林算法的参数来提高模型的分类性能，并通过何种方法来评估模型的预测效果？

在处理非平衡数据的贷款违约预测问题时，随机森林算法可以通过调整其参数来提高对少数类的识别能力，进而改善模型的分类性能。首先，可以通过增加随机森林中决策树的数量来增强模型的预测能力。对于非平衡数据，还可以对少数类（违约案例）进行过采样或对多数类（未违约案例）进行欠采样，以平衡两类样本的比例。此外，可以通过增加少数类样本在构建决策树时的权重，来提高模型对它们的关注度。调整完毕后，使用随机森林进行模型训练，并利用train.csv数据集来验证模型效果。

参考资源链接：[基于机器学习的购房贷款违约风险预测分析](https://wenku.csdn.net/doc/2jg2v4vwa0?spm=1055.2569.3001.10343)

模型效果的评估可以通过准确率、召回率、F1分数等指标来衡量。其中，准确率反映了模型正确预测样本占总样本的比例，而召回率关注于模型识别正类样本的能力。F1分数是准确率和召回率的调和平均，提供了综合性能的评估。除此之外，ROC曲线和AUC值提供了从不同阈值角度对模型性能的全面评价。模型训练完成后，可以在test.csv数据集上应用模型进行预测，并计算这些指标来评估模型的预测效果。

为了进一步理解和实践以上内容，建议参考《基于机器学习的购房贷款违约风险预测分析》一书。该资源不仅提供了一个详细的案例分析，还有助于理解如何在实际应用中处理非平衡数据，并通过随机森林算法构建贷款违约预测模型。此外，资源中提供的数据集可以帮助你实际操作模型训练和评估的全过程，从而更深入地掌握机器学习在信用风险管理中的应用。

参考资源链接：[基于机器学习的购房贷款违约风险预测分析](https://wenku.csdn.net/doc/2jg2v4vwa0?spm=1055.2569.3001.10343)