本文以跨境电商供应商的信用评估为研究对象，通过综合运用统计分析、机器学习和专家打分的方法，构建了一套综合评估模型。首先，通过收集大量历史交易数据，并运用统计分析方法确定数据与供应商信用之间的相关性;接着，基于机器学习算法(支持向量机、随机森林和神经网络)，建立供应商信用分类和预测模型;最后，结合专家打分对模型的准确性和可靠性进行评估。在实证分析中，选择了 100 家跨境电商供应商作为研究样本，通过对比模型预测结果与实际表现，验证了模型的有效性。在模型的应用分析中，进一步展示了该模型在实际应用中的效果，并提出了未来的发展展望。
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