在银行个人信用风险评估中阐述Lasso-RF模型应用200字

Lasso-RF模型是一种结合了Lasso回归和随机森林的模型，用于银行个人信用风险评估。Lasso回归可以用于特征选择，从而减少模型的复杂度和提高预测准确率。随机森林可以用于建立决策树模型，从而预测个人信用风险。Lasso-RF模型可以同时考虑特征选择和预测准确率，从而提高银行个人信用风险评估的效果。在应用Lasso-RF模型时，需要先进行特征选择，然后使用随机森林建立模型并进行预测。该模型在实际应用中表现良好，可以为银行提供更准确的个人信用风险评估。