基于随机森林算法的财务异常数据监测方法研究

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中文摘要：随着企业规模的不断扩大和业务结构的日趋复杂,财务数据中逐渐出现异常现象,严重威胁企业经济体系的稳定性.因此,研究基于随机森林算法的财务异常数据监测方法.爬取并预处理企业的财务数据,选择与财务异常相关的特征指标,包括偿债能力、盈利能力、发展能力及现金流等,根据所选定的特征,构建一个随机森林模型,对异常数据进行分类检测,实现对财务异常数据的精确监测.算例分析结果表明,设计方法的误检概率仅0.42％,表明其在实际应用中能够取得良好的监测效果.

作者：

张伴

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作者单位：

合肥城市学院,安徽合肥 238076

关键词：

随机森林算法财务数据异常数据数据监测监测方法

出版年：

2024

佳木斯大学学报(自然科学版)

佳木斯大学

佳木斯大学学报(自然科学版)

影响因子：0.159

ISSN：1008-1402

年,卷(期)：2024.42(12)