基于随机森林的商业性养老保险购买行为预测

摘要

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。