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2025-10-16 发布于甘肃
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分析流程

数据源：

CardFraud(1).xlsx

算法配置：

算法：随机森林分类

分析结果：

随机森林分类基于准确率、召回率、精确率、F1指标对模型进行评价，请看详细结论。

分析步骤

1.通过训练集数据来建立随机森林分类模型。

2.通过建立的随机森林来计算特征重要性。

3.将建立的随机森林分类模型应用到训练、测试数据，得到模型的分类评估结果。

4.由于随机森林中具有随机性，每次运算的结果不一样，若保存本次训练模型，后续可以直接上传数据代入到本次训练模型进行计算分类。

5.注：随机森林无法像传统模型一样得到确定的方程，通常通过测试数据分类效果来对模型进行评价。

详细结论

输出结果1：模型参数

参数名

参数值

训练用时

4.33s

数据切分

0.8

数据洗牌

是

交叉验证

节点分裂评价准则

gini

决策树数量

100

有放回采样

true

袋外数据测试

false

划分时考虑的最大特征比例

auto

内部节点分裂的最小样本数

叶子节点的最小样本数

叶子节点中样本的最小权重

树的最大深度

叶子节点的最大数量

节点划分不纯度的阀值

图表说明：

上表展示了模型各项参数配置以及模型训练时长。

输出结果2：特征重要性

图表说明：

上柱形图或表格展示了各特征（自变量）的重要性比例。

输出结果3：混淆矩阵热力图

图表说明：

上表以热力图的形式展示了混淆矩阵。

输出结果4：模型评估结果

准确率

召回率

精确率

训练集

交叉验证集

0.999

测试集

0.999

图表说明：

上表中展示了训练集和测试集的分类评价指标，通过量化指标来衡量随机森林对训练、测试数据的分类效果。

●准确率：预测正确样本占总样本的比例，准确率越大越好。

●召回率：实际为正样本的结果中，预测为正样本的比例，召回率越大越好。

●精确率：预测出来为正样本的结果中，实际为正样本的比例，精确率越大越好。

●F1：精确率和召回率的调和平均，精确率和召回率是互相影响的，虽然两者都高是一种期望的理想情况，然而实际中常常是精确率高、召回率就低，或者召回率低、但精确率高。若需要兼顾两者，那么就可以用F1指标。

●oob_score：对于分类问题，oob_score是袋外数据的准确率。若在建立树过程中选择有放回抽样时，大约1/3的记录没有被抽取。没有被抽取的自然形成一个对照数据集，可用于模型的验证。所以随机森林不需要另外预留部分数据做交叉验证，其本身的算法类似交叉验证，而且袋外误差是对预测误差的无偏估计（当算法参数选择了“袋外测试数据”后，才会通过oob_score来检验模型的泛化能力）。

输出结果5：预测结果

预测结果Y

Fraud

预测测试结果概率_0.0

预测测试结果概率_1.0

Distance1

Distance2

Ratio

Repeat

Card

Online

0.0

0.9886566413872508

0.011343358612749281

214.0611398

1.170054958

0.137529179

0.0

0.9988781897147275

0.0011218102852726369

360.698078124

0.436655613

0.0

0.9989280017114552

0.0010719982885447836

51.275839995

0.156529564

0.0

0.9965923180544058

0.0034076819455941846

840.960240832

2.738579525

0.0

0.9934066738029347

0.0065933261970656494

6.094315887

0.416548754

0.138653432

0.0

0.9945966365611247

0.005403363438875565

4.983273115

0.299157194

0.857497996

0.0

0.9985608479238786

0.001439152076121387

2590.780412819

1.0

0.11468987221121012

0.8853101277887899

4.940368344

0.024594603

27.7900037

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