10.3969/j.issn.1671-1807.2022.08.041
基于随机森林的商业性养老保险购买行为预测
将随机森林应用到商业性养老保险购买行为预测过程中,对中国综合社会调查(CGSS)2017年问卷调查数据进行分析.首先运用SMOTE过采样来平衡数据集,其次采用网格搜索确认模型输入参数,最后将改进后的随机森林模型进行分类预测,并与支持向量机模型对比.实例结果表明,SMOTE过采样方法在处理非均衡数据方面表现良好,能够起到提高模型性能的效果,处理后的随机森林的分类效果优于支持向量机.
随机森林、客户识别、商业性养老保险
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F842.6(保险)
国家社会科学基金18XTJ004
2022-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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