【摘要】电商小微企业为社会创造多元就业岗位、促进先进生产力发展，但信用风险影响其正常融资与发展。为进一步完善电商小微企业信用风险预警问题，基于淘宝生鲜行业小微企业的真实交易数据，考虑在线评论的文本情感特征，建立主客观两维度的信用风险指标体系；构建“两步法”网格搜索算法优化的随机森林模型，并运用SMOTE获取平衡数据集以构建更严格的预警模型；同时通过建立Logistic、CART、随机森林三大模型来设置对照组。实证结果表明：(1)考虑文本情感特征因素后所构建主客观两维度指标体系有效合理，通过了ROC有效性判定。(2)“两步法”网格搜索算法优化的随机森林模型效果优于其他三种预警模型。(3)平衡数据集不管对于单个预警模型还是集成预警模型而言都至关重要。研究为电商平台、金融机构建立统一预警模型、科学预测电商小微企业信用、高效贷款提供新思路。