基于随机森林算法的上市公司财务舞弊分析

摘要

针对上市公司财务舞弊现象严重,传统方法难以识别发现的问题,提出基于随机森林算法的机器学习方法进行识别和辨认.利用网络爬虫爬取的东方财富网上市公司财务数据,建立随机森林模型来识别上市公司的腐败现象.挖掘信用信息,从中提取出有价值的信息并生成新的特征,通过递归特征消除方法保留有意义的特征,并用训练集构建随机森林模型,用测试集评估模型性能.实证结果表明,随机森林模型具有更高的准确率,并对结果进行了分析预测并给出结论.