基于机器学习的企业运行风险研究

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党的十八大三中全会提出逐步简政放权,要求做到便捷、规范、宽进严管,这引起市场监管主体职责发生变化,监管对象呈现井喷式增长。传统的监管方法和手段已不能适应改革后的监管需要,监管方法和手段必须由传统向信息化、智能化等方式转变。本文根据广东省广州市有关企业的真实数据对其展开运行风险研究,首先运用随机森林算法对原始数据进行变量选择以便形成一个简化、高效的数据集,然后分别应用决策树、集成法、人工神经网络分别对数据集进行建模及分析,最后比较各种模型的优劣,并深入研究各性能指标的意义。通过模型可以有效地指导行政人员对异
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