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基于决策树的H公司代理商信用风险评估模型研究的开题报告
一、选题背景
随着经济全球化的加速和市场竞争的加剧，企业与企业之间的合作关系日益频繁，代理制度被广泛应用于各行各业中。在代理制度中，代理商是企业与客户之间的桥梁，承担着寻找潜在客户、推广产品、销售服务等角色。然而，代理商的能力和诚信程度越来越成为企业们重要的考量因素。因此，在选择代理商时，企业需要进行客户信用风险评估。
传统的客户信用风险评估方法主要基于统计模型或直接信贷审核方法，但是这些方法存在着模型过于简单化、数据采样不全面等问题，因此，越来越多的企业开始采用基于机器学习的客户信用风险评估方法。
二、研究目的
本研究旨在通过分析代理商的信用风险因素，建立一个基于决策树的代理商信用风险评估模型，以此提高企业对代理商的风险控制能力，减少经济风险。
三、研究内容及方法
1.研究内容：
从客户信用风险管理方法的角度出发，本文将重点关注代理商的信用风险评估。该研究将基于H公司的代理商数据，选取代理商背景及经营情况、信用记录和交易行为作为评估因素，利用决策树算法建立代理商信用风险评估模型，以此解决代理商信用评估过程中的不确定性和复杂性问题。
2.研究方法：
（1）数据采集与归纳：通过H公司的数据库对代理商的背景推理、交易行为、信用记录等数据进行采集以及归纳，分析代理商信用评估过程中不同因素的权重及效能。
（2）决策树建模：以Python语言为工具，利用决策树算法进行数据挖掘分析，建立代理商信用评估模型，初步确定代理商风险水平。
（3）模型优化：循环迭代调整模型参数，提高模型的精度和预测能力，同时通过“留出法”将原有数据划分成训练集和测试集，进行模型验证。
四、研究意义
1.弥补传统评估方法的不足
相对传统评估方法，基于机器学习的客户信用风险评估方法能充分利用代理商数据从而填补数据分析之前对数据分布和结构假设的限制，提高精度和预测准确性，从而在评估结果和决策效果上更加可靠。
2.实现快速检测和风险预警
基于机器学习的客户信用风险评估方法能够快速处理数据并识别代理商的风险，及时发现风险点，提醒给予风险预警，以此避免企业做出有可能造成损失的决策。
3.提升业务效率
机器学习算法能够在保证评估准确度的前提下高效地处理大量数据，减少决策时间，提高业务效率和整体管理水平。
五、研究计划
研究进度、时间计划
1.第1-2周：研究文献，确定研究方向和研究内容。
2.第3-4周：收集代理商数据，并对其进行预处理。
3.第5-6周：导出评估模型需要的特征向量，建立决策树算法模型。
4.第7-8周：优化模型，改进决策树算法模型的精度和准确性，加强模型的泛化能力。
5.第9-10周：利用测试集测试模型，并评估模型的精度和准确性。
6.第11-12周：整理研究结果并完善论文，准备开题答辩。