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[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
曹正凤 纪宏 谢邦昌
文章通过比较分析价值策略和成长策略,提出了以价值成长投资策略(GARP)理念为基础的选股模型指标体系,选用了2012年1月至2013年2月间360多支股票的4406个样本数据,通过等频算法对数据进行离散化预处理后,使用随机森林算法实现了较高正确率的股票分类,投资者可以据此判断是否继续持有股票。通过分析优选后的股票在行业平均收益、最值方面的实际表现,验证了该量化选股模型性能优异。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周亮
机器学习模型由于其对变量间共线性及非线性关系的处理能力,在金融投资领域得到了越来越广泛的应用。利用23个常见因子建立随机森林模型,对中证500指数成分股收益率进行预测并构造投资组合,发现随机森林模型能够对个股的相对收益率进行较好的拟合和预测,多空投资组合的年化收益率和夏普比率分别高达27.31%和1.59;通过因子重要性分析发现,动量因子在随机森林模型中的作用最强,而长期的流动性水平显得最不重要;随机森林模型所代表的非线性因子在估值因子、规模因子和盈利因子上有一定暴露,超额收益极其明显。研究结论有助于促进人工智能和金融学的交叉融合研究,同时也为多因子投资提供了理论和现实参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐少成 李东喜
文章提出了一种基于随机森林的加权特征选择算法WRFFS。算法以随机森林为基础,以分类精度作为筛选特征子集的标准,通过在数据集上构造多棵决策树,采用交叉验证的方式进行特征的重要性度量,各决策树的权重和特征重要性度量加权求和决定了最终的特征重要性排序,然后再采用序列后向选择法(Se-quential backward selection,SBS)进行特征的筛选,其中决策树的权重由该决策树与预测结果的相符程度来决定。最后,通过对比实验表明该方法WRFFS比已有文献中方法具有更好的分类性能。
关键词：
高维数据 随机森林 加权特征选择 封装式
[期刊] 金融发展研究
[作者]
梁龙跃 肖茜
本文以A股市场上市公司为研究对象，使用机器学习的因果森林模型验证空气污染严重对股票收益率的影响。研究发现，空气污染严重对股票收益率有显著的负向影响；在分样本讨论后发现，空气污染严重对不同行业股票收益率的影响程度存在异质性，受空气污染严重影响最大的是租赁和商务服务业，其次为农林牧渔业、批发和零售业、制造业、电力热力燃气及水生产和供应业，其中，空气污染严重对租赁和商务服务业达到了约12倍的影响力，对其余行业也达到了约4～7倍的影响力；机制分析表明，空气污染严重通过影响投资者的关注度来影响股票收益率。
关键词：
机器学习 空气污染 有限关注 股票收益
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
熊向阳 杨小周 赵银超 李伟坡
【目的】准确地估测森林地上生物量（above ground biomass,AGB）对大区域森林资源调查和管理至关重要，机器学习算法能实现森林AGB高精度估测，但超参数的设置能直接影响模型效果。为了提升模型的构建效率和预测精度，研究通过构建超参数优化的机器学习算法进行森林AGB估测，并比较不同超参数下的模型误差变化。【方法】以西藏自治区江达县天然林为研究对象，利用森林资源调查数据提取实测森林AGB数据，结合Sentinel-2多光谱影像提取遥感变量。采用逐步回归法和Boruta法分别进行遥感变量筛选，构建多元线性回归模型、支持向量机模型和随机森林模型进行森林AGB反演。此外，对支持向量机模型和随机森林模型进行超参数优化，以提高模型反演精度。【结果】1）随机森林模型在所有反演模型中实现了最佳的估测精度，模型决定系数达到了0.63，同时实现了最低的均方根误差和相对均方根误差，分别为28.06 t/hm~2和23.03%。均方根误差相比多元线性回归模型和支持向量机模型分别降低了22.2%和12.1%。2）超参数优化可以有效地提高模型估测精度。通过分析不同参数组合下的误差变化趋势，确定最佳的参数组合，能有效地降低模型估测误差。3）较高的森林AGB值主要分布在东部、南部和东南部地区，中部地区和北部部分地区森林AGB值较小。超参数优化的随机森林模型森林AGB反演结果与研究区实际森林分布情况具有较好的一致性，整体反演效果较好。【结论】利用超参数优化的随机森林模型结合Sentinel-2遥感影像能实现较好的森林AGB反演效果，能为森林资源动态监测提供有效参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨从亚 陈占伟 徐海峰
以智能终端为研究对象,将动态定位作为研究目标,根据数据获取、预处理、特征提取和选择,分类器设计与分类决策等五个方面提出了基于随机森林的定位模型和算法,详细论述了算法的执行流程,并通过用户测试数据仿真对模型进行了验证,结果表明该模型的定位算法结果准确率在90%左右。
关键词：
随机森林 智能终端 定位 算法
[期刊] 物流技术
[作者]
赵亚星 王红春
将随机森林算法应用到建筑供应链风险评价中,建立了基于随机森林的建筑供应链风险评价模型,并通过实例验证,证明了该方法在建筑供应链风险评价应用中的可行性,为建筑供应链的风险评价提供了一种新的思路。
关键词：
随机森林算法 建筑供应链 风险评价
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹桃云
对随机森林做修剪的目的就是要把随机森林中重要的分类器找到,使得修剪后得到的子森林不仅具有可解释性,而且能充分利用数据的信息量。文章提出一种新的修剪随机森林方法,基于样本的边缘函数,采用逐步向后算法,得到嵌套子森林,采用1-se法则挑选最优子森林。在两份实际数据中和已有随机森林的修剪方法做了对比,结果表明,所提出的方法,在修剪后子森林预测率的分布和子森林中分类器个数的分布,以及选出的解释变量三个指标上均具有优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹正凤 谢邦昌 纪宏
随机森林(RF)是众多分类算法中精确度较高的算法,但其精确度还有提升的需求。文章通过分析C4.5算法和CART算法的计算过程,比较了两者的异同点,提出了一种新的混合随机森林算法,并使用公共的UCI数据集进行实证分析,实验数据表明该算法可以提高随机森林的精确度。从而,使随机森林算法的应用领域得到了扩大。
关键词：
随机森林 混合算法 精确度
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
周紫燕 黄魏 许伟 傅佩红 望陈运
以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为研究区,利用随机森林算法(random forest,RF)结合多源环境变量,对研究区原有的土壤图斑进行分解制图,将混合多种土壤类型的复合土壤图斑进行细化,在土壤多边形内部画出新的边界来代表单一土壤类型,并通过373个实地采样点验证更新后的土壤图。结果显示,更新后的土壤图其制图精度从原有的63%提高到了76%,展现了更为详细的空间细节和空间变化信息,表明利用随机森林算法进行数字土壤制图的可行性和可靠性。
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
罗丽
扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。
[期刊] 物流技术
[作者]
赵亚星 王红春
将随机森林算法应用到建筑供应链风险评价中,建立了基于随机森林的建筑供应链风险评价模型,并通过实例验证,证明了该方法在建筑供应链风险评价应用中的可行性,为建筑供应链的风险评价提供了一种新的思路。
关键词：
随机森林算法 建筑供应链 风险评价
[期刊] 林业科学
[作者]
梁慧玲 林玉蕊 杨光 苏漳文 王文辉 郭福涛
［目的］应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度，判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性，为该地区林火管理工作提供技术支持。［方法］利用１９７４—２００８年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据，分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法，对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响，将全样本数据随机分成６０％的训练样本和４０％的测试样本，并且进行５次重复，建立５个中间模型（样本组）。选择在５个中间模型中的３个及以上的显著变量（因子）对全样本数据进行分析并分别比较２种模型算法在５个中间模型和全样本模型中的．．．
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
高林 刘英 盛子豪
随机森林算法随机选择多个决策树构成森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,在运算量没有显著增加的前提下提高了预测精度,是一种目前比较流行的组合分类器算法。随机森林算法不仅可以用来做分类,也可用来做回归预测,是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法。该文将随机森林分类算法用于交通状态判别,利用实测数据进行模型训练和验证,并用袋外数据计算判别正确率,实验结果表明该方法具有可行性,为交通状态判别提供了一种新思路。
关键词：
随机森林算法 交通状态判别 袋外数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵浩 鲁亚军 高洁 张汝飞
针对企业财务风险研究指标数据中常常存在不平衡现象造成模型算法预测精度较差的问题,文章通过构造基于指导性正则化随机森林的SMOTEBoost算法分析企业财务风险因素,以此提升企业财务风险预测准确性,同时筛选出显著影响企业发生财务风险的特征变量。数值模拟结果发现SMOTEBoost-GRRF算法预测精度好于其他算法,且具有较优的特征变量筛选能力。实证研究结果发现每股资本公积金、营运资金、营业总成本/营业总收入、每股收益增长率四种指标是最能显著影响企业发生财务风险的因素。
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