Page 178 - 统计创新与高质量发展

Statistical Innovation and High Quality Development
统计创新与高质量发展

式，若预付款比例低于 20%，则进入下一个分支判断履行期限是否超过一年，若
超过，判定为高风险合同。通过对历史合同数据的学习，决策树模型不断调整分
支条件和节点判断标准，以提高对合同纠纷的预测准确性。在训练过程中，使用

信息增益、基尼指数等指标来选择最优的划分变量和划分点，使决策树的结构更
加合理，预测效果更好。
随机森林模型是基于决策树的集成学习模型，它通过构建多个决策树，并对
这些决策树的预测结果进行综合（如投票或平均）来提高预测的准确性和稳定性。

在构建随机森林时，从原始数据集中有放回地抽取多个样本，每个样本构建一棵
决策树。在每棵决策树的生长过程中，随机选择一部分变量进行节点划分。通过
这种方式，随机森林模型能够有效避免决策树的过拟合问题，提高模型的泛化能
力。在预测合同纠纷时，随机森林模型综合多棵决策树的预测结果，给出最终的

预测概率，相比单一决策树模型，其预测结果更加可靠。
（二）识别高风险合同特征
1. 基于模型结果的分析
通过预测模型的结果，深入分析各变量与合同纠纷发生的相关性。采用皮尔

逊相关系数等方法，量化分析合同金额与纠纷发生率的关系。假设分析结果显示，
合同金额与纠纷发生率的皮尔逊相关系数为 0.6，表明两者存在较强的正相关关
系，即合同金额越大，纠纷发生率越高。对于付款方式，分析不同付款方式下的
纠纷发生率，发现预付款比例低于 15% 且尾款支付期限超过项目交付后三个月

的合同，纠纷发生率比其他付款方式高出 40%。通过这种详细的分析，精准定位
高风险合同的关键特征。除了单个变量的分析，还关注变量之间的组合对合同纠
纷的影响。有些合同可能同时具备多个高风险特征，如合同金额大、付款方式不
合理且履行期限长。通过交叉分析不同特征组合下的纠纷发生率，发现这种多特

征组合的合同纠纷发生率是普通合同的三倍以上。在分析过程中，使用列联表、
交叉验证等方法，全面评估不同特征组合的风险程度，为风险识别提供更全面的
依据。

2. 行业与市场因素考量
不同行业的合同纠纷风险具有独特性。在软件开发行业，由于技术更新快、
需求变更频繁，合同纠纷多集中在软件功能实现、交付时间以及知识产权归属等
方面。通过对软件开发行业历史合同纠纷数据的统计分析，发现项目需求文档不

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