KM-GA-RF：一种优化随机森林的信用评估组合算法

"本文介绍了一种基于随机森林的组合分类算法设计，用于信用评估，以提升预测准确性。在处理数据集不平衡和选择最优参数方面，文章提出了KM-GA-RF算法，结合K-means聚类和遗传算法优化随机森林模型。实验在UCI的German数据集上进行，结果显示优化后的模型预测精度提升至0.815，优于传统的随机森林和其他算法如支持向量机。" 在机器学习领域，信用评估是金融机构风险管理的关键环节，确保了对借款人的合理评估，降低坏账风险。随机森林算法，由Leo Breiman于2001年提出，是一种集成学习方法，由多个决策树构成，通过Bootstrap抽样和特征选择来构建多样性和准确性的森林模型，有效防止过拟合并增强泛化能力。 针对随机森林的局限性，如参数选择和数据不平衡问题，本文提出了一种创新的KM-GA-RF算法。首先，利用K-means聚类算法对原始标签进行类分解，目的是更好地处理类别不平衡问题，使得每类样本数量相对均衡。K-means算法根据样本间的欧氏距离进行聚类，能有效地将数据划分为多个簇，每个簇代表一类。 接着，针对随机森林中的参数，如树的数量(n_estimators)和选择的特征数(max_features)，采用改进的遗传算法进行优化选择。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，通过适应度函数和交叉、变异等操作，搜索最优参数组合。在这个过程中，优化后的参数有助于提升模型的性能和效率。 实验在UCI的German数据集上进行，这个数据集常用于信用评分研究。实验结果表明，标准的随机森林模型（RF）预测精度为0.765，而KM-GA-RF模型的预测精度提升到0.815，提高了5%，这证明了所提算法的有效性。 本文提出的KM-GA-RF算法通过结合K-means聚类和遗传算法优化，提高了随机森林在信用评估中的预测性能，为金融机构的风险控制提供了更精确的工具。这种方法对于解决其他领域的分类问题也有一定的借鉴意义，特别是在面临数据不平衡和参数优化挑战的场景下。