文献类型：期刊文章

作　　者：吕艳[1]

LV Yan(Department of Financial,West Anhui University,Lu’an 237000,China)

机构地区：[1]皖西学院财务处,安徽六安237000

出　　处：《西安文理学院学报（自然科学版）》

年　　份：2023

卷　　号：26

期　　号：3

起止页码：13-16

语　　种：中文

收录情况：普通刊

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.

关 键 词：舞弊行为的管理  模型识别  随机森林  

分 类 号：F302.6] F224F832.51